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Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”
O desmatamento desigual na Amazônia brasileira: sua evolução, suas causas e conseqüências sobre o bem-estar
Rodolfo Coelho Prates Tese apresentada para obtenção do título de Doutor em Ciências. Área de concentração: Economia Aplicada
Piracicaba 2008
Rodolfo Coelho Prates Bacharel em Geografia
O desmatamento desigual na Amazônia brasileira: sua evolução, suas causas e conseqüências sobre o bem-estar
Orientador: Prof. Dr. CARLOS JOSÉ CAETANO BACHA
Tese apresentada para obtenção do título de Doutor em Ciências. Área de concentração: Economia Aplicada
Piracicaba 2008
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) DIVISÃO DE BIBLIOTECA E DOCUMENTAÇÃO - ESALQ/USP
Prates, Rodolfo Coelho O desmatamento desigual na Amazônia brasileira: sua evolução, suas causas e conseqüências sobre o bem-estar / Rodolfo Coelho Prates. - - Piracicaba, 2008.
135 p. : il.
Tese (Doutorado) - - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, 2008. Bibliografia.
1. Bem-estar social 2. Desmatamento – Amazônia 3. Econometria 4. Impactos ambientais I. Título
CDD 333.75137 P912d
“Permitida a cópia total ou parcial deste documento, desde que citada a fonte – O autor”
3
Aos meus pais, Inês e Valter, à minha esposa Mariana e
à minha filha Beatriz Yumi.
DEDICO.
4
AGRADECIMENTOS
Aos professores do Departamento de Economia, Administração e Sociologia da Escola
Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, da Universidade de São Paulo, a gratidão pelo avanço
intelectual.
À paciente e dedicada Maielli, cujas ações não se resumem somente ao trabalho do
departamento.
Aos coordenadores Nara Pires, Zanatta, Ronaldo e Alexandre Rosa, pelo apoio.
Aos amigos do Departamento de Economia: José Mauro, Carlos Xavier, Carlos José Cano,
Takao, Luciano Rodrigues, Marcelo Justus, Adrian, Sérgio, Sheila, Fernanda, Guilherme e
Luciana.
Ao pesquisador Alfredo Homma, pelos esclarecimentos valiosos sobre uma região
imensamente rica.
À família Wiendl: Frederico, Lourdes, Adi, Fritz e Toni, amigos de uma vida.
Aos amigos Carlos Vasconcellos, Luiz Baras, Rafael, Nestor, Pedro e Simone, decisivos
nos momentos complicados.
E meu sincero agradecimento ao orientador, Prof. Carlos José Caetano Bacha, que em
todo o momento se mostrou atencioso e comprometido. Dele vou levar o rigor e a seriedade de
que todo trabalho científico necessita.
5
SUMÁRIO
RESUMO ........................................................................................................................................7
ABSTRACT ....................................................................................................................................8
1 INTRODUÇÃO............................................................................................................................9
Referências ....................................................................................................................................14
2 O PROCESSO DE OCUPAÇÃO DA AMAZÔNIA E O SEU DESMATAMENTO...............15
Resumo .........................................................................................................................................15
Abstract .........................................................................................................................................15
2.1 Introdução................................................................................................................................15
2.2 Revisão bibliográfica...............................................................................................................17
2.3 O sentido da ocupação da Amazônia: intervencionismo, controle estatal e estímulos de
mercado ..................................................................................................................................19
2.3.1 A colonização portuguesa da Amazônia ..............................................................................19
2.3.2 Do Império ao ciclo da borracha ..........................................................................................20
2.3.3 O novo ciclo da borracha na 2a Guerra Mundial e seus desdobramentos ............................22
2.3.4 O controle estatal: 1966 a 1985 ............................................................................................25
2.3.5 A ocupação da Amazônia no período de 1986 aos dias atuais.............................................29
2.4 As políticas de isenções fiscais e de crédito para dinamizar atividades econômicas na
região Amazônica...................................................................................................................33
2.5 Análise do comportamento das variáveis consideradas causas imediatas do desmatamento
na Amazônia no período de 1970 a 2006 ...............................................................................39
2.6 A evolução recente do desmatamento na Amazônia ...............................................................50
2.7 Considerações finais ................................................................................................................54
Referências ...................................................................................................................................56
3 CONDICIONANTES RECENTES DO DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA LEGAL.......63
Resumo ..........................................................................................................................................63
Abstract..........................................................................................................................................63
3.1 Introdução................................................................................................................................64
3.2 Revisão bibliográfica...............................................................................................................67
3.3 Referencial analítico e metodológico ......................................................................................70
3.3.1 Capacidade explicativa das variáveis explanatórias.............................................................75
6
3.3.2 Definição de variáveis ..........................................................................................................76
3.3.2.1 Construção dos índices de preços da agricultura temporária e da agricultura
permanente .....................................................................................................................77
3.3.3 Procedimentos econométricos ..............................................................................................78
3.4 Resultados................................................................................................................................83
3.4.1 Análise de regressão para a Amazônia Legal.......................................................................83
3.4.2 Análise de regressão para os Estados da Amazônia Legal...................................................87
3.5 Considerações finais ................................................................................................................95
Referências ....................................................................................................................................97
4 ANÁLISE DA RELAÇÃO ENTRE DESMATAMENTO E BEM-ESTAR DA
POPULAÇÃO DA AMAZÔNIA LEGAL.............................................................................101
Resumo ........................................................................................................................................101
Abstract........................................................................................................................................101
4.1 Introdução..............................................................................................................................102
4.2 Revisão bibliográfica.............................................................................................................104
4.3 Referencial teórico e analítico: o bem-estar na análise econômica .......................................108
4.4 Metodologia...........................................................................................................................113
4.4.1 Relação entre desmatamento, renda e bem-estar................................................................113
4.4.2 Coleta de dados ..................................................................................................................117
4.4.3 Procedimentos econométricos ............................................................................................119
4.5 Resultados .............................................................................................................................121
4.6 Conclusões ............................................................................................................................128
Referências ..................................................................................................................................129
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................................................................................135
ANEXOS.....................................................................................................................................138
7
RESUMO
O desmatamento desigual na Amazônia brasileira: sua evolução, suas causas e conseqüências sobre o bem-estar
A presente tese analisa o desmatamento na Amazônia brasileira, evidenciando que o
mesmo é desigual entre os estados e procura discutir, por meio da análise interpretativa e econométrica, as causas desse desmatamento desigual, bem como avaliar os impactos sobre o bem-estar se o desmatamento for reduzido. A tese está organizada na forma de três artigos, seguindo modelo não tradicional autorizado pela Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. O primeiro artigo, intitulado o Processo de Desenvolvimento da Amazônia e o seu Desmatamento, analisa - com base na revisão da literatura existente e por meio da análise de dados secundários, e realizando uma análise histórica desde a colonização portuguesa - as etapas de desenvolvimento da região amazônica e sua associação com a prática do desmatamento, destacando as políticas públicas que fomentaram o desenvolvimento da região e o atual avanço de sistemas produtivos, orientados pelo estímulo econômico. Demonstra-se que o desenvolvimento da Amazônia, citados como as principais causas do desmatamento e estimulados em boa parte por políticas econômicas, é um processo desuniforme no tempo e no espaço, gerando o desmatamento desigual entre os estados que compõem essa região e dentro de cada estado. O segundo artigo, Condicionantes Recentes do Desmatamento na Amazônia Legal, avalia, por meio de análise econométrica, as causas do desmatamento, ressaltadas pela literatura, na Amazônia Legal entre 2000 e 2004; bem como nas unidades federativas que compõem a respectiva região e usando dados em nível de município. Os fatores considerados, exceto os gastos em agricultura e a extração madeireira, se mostraram estatisticamente significativos para explicar o desmatamento da região amazônica como um todo. Em relação às unidades federativas, pode-se considerar que o desmatamento é desigual entre elas, pois determinados fatores são mais significativos estatisticamente, quando presentes, em algumas unidades federativas do que em outras. O segundo artigo se encerra com algumas sugestões de políticas para controlar o desmatamento que tomam em consideração os resultados econométricos obtidos. O terceiro artigo, Análise da Relação entre Desmatamento e Bem-estar da População da Amazônia Legal, examina empiricamente a relação entre o desmatamento da floresta amazônica e o bem-estar da população local, mensurando os impactos sobre o bem-estar de uma redução da área desmatada. Utilizou-se o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal - IDH-M como indicador de bem-estar. Para isso, com base nos dados em nível municipal do Censo Agropecuário de 1995 foi estimada, para cada estado, uma função de produção Cobb-Douglas com três fatores de produção: terra, capital e trabalho. Com a função de produção e por meio do método de programação não-linear, verificou-se a dimensão do impacto no PIB agropecuário e do agronegócio quando há uma restrição na utilização do fator terra. Com base nos novos valores para o PIB calculou-se o índice de renda, que combinado com os índices de educação e longevidade produziram um novo IDH-M para alguns estados da Amazônia. Os resultados apontam que há alterações pequenas no IDH-M, apesar de bastante expressivas no nível de renda, quando se adotam restrições para a utilização da terra.
Palavras-chave: Amazônia; Desmatamento; Causas; Bem-estar
8
ABSTRACT The unequal deforestation in the Amazonian Region: its evolution, causes and consequences
on the welfare
The thesis analysis Amazonian Region’s deforestation, highlighting its unequal evolution among the Amazonian states and points out its causes as well as evaluates the impacts on welfare if the deforestation is reduced. The thesis is organized in three articles following the nonconversional form allowed by “Luiz de Queiroz” College of Agriculture. The first article, Amazonian region’s Ocupation Process and its deforestation - basing on the literature review and on published dataset and following the time chronology of the events since the Portuguese colonization - analyzes the stages of Amazonian region development and its consequent deforestation, highlighting the policies addressing to foster the Amazon’s development and the current stage of economic activities. The population growth and the economic activities, pointed out as the main causes of the Amazonian deforestation and stimulated by economic policies, have been unequally developed inside the Amazonian region, generating the unequal deforestation process among the Amazonian states and inside each state. The second article, Recent Determinants of Legal Amazonian Region’s Deforestation, evaluates, by using econometric procedures, the causes of deforestation normally emphasized by the literature and considering the time period from 2000 to 2004. The analysis is conducted for the entire Amazonian region and for each of its nine states and using municipal dataset. All explanatory variables except roundwood extraction and expenses in agriculture showed statistically significant to explain deforestation in the entire Amazonian Region. However, the same does not take place for each Amazonian state, what explains the unequal deforestation among them. By the end, the paper suggests some policies to restrain deforestation. The third article, The Analysis of Relationship Between Deforestation and Population Welfare in the Legal Amazonian Region, examines the empirical relationship between Amazonian rainforest deforestation and local population welfare, measuring the impact on welfare if the deforestation area is reduced. A Municipal Human Development Index - IDH-M was used to measure welfare. Using 1995 Agriculture Census dataset, a Cobb-Douglas production function was estimated considering three production inputs: capital, land and labor. Applying a nonlinear programming method on the results came from the production function, the impacts of land constraints on agriculture and agribusiness incomes could be calculated, generating a new value of income for each Amazonian state. Combining the new values of income with education and life indexes, a new IDM-H was estimated for some Amazonian states. The results point out IDM-H has small reductions, despite of significant reductions on some states’ income, if some restrains were established on arable land use. Keywords: Amazonian region; Deforestation; Causes; Welfare
9
1 INTRODUÇÃO
O fato de o desmatamento constituir-se, na atualidade, em um dos maiores problemas
ambientais do Brasil tem despertado o interesse de inúmeros pesquisadores em aprofundar o
conhecimento sobre suas causas, sobre possíveis conseqüências ambientais e sociais que tal ação
possa desencadear, e também desenvolver medidas que possam mitigar os efeitos negativos
gerados pelo desmatamento.
Embora a maior parte dos trabalhos sobre o desmatamento leve a crer que ele ocorre
apenas em áreas cobertas com floresta densa, isto não é a realidade. Como bem lembra Homma
(1996), o desmatamento abrange vários tipos de formação vegetal, como as derrubadas de
florestas densas e as derrubadas de vegetação secundária, as quais assumem várias modalidades,
dependendo do tempo de regeneração. Elas são: capoeirão, que é a vegetação secundária com
mais de dez anos depois da última derrubada; capoeira, a vegetação secundária entre quatro e dez
anos; capoeirinha, a vegetação secundária entre dois e quatro anos; e a juquira, que é a vegetação
secundária com até dois anos.
A grande disponibilidade de terras no Brasil fez com que a ocupação e o uso do solo
ocorressem sem incorporar técnicas de manejo sustentável. Tal prática perpassou por todos os
grandes ciclos econômicos no Brasil e é ainda presente no avanço sobre as regiões ainda nativas,
principalmente na região amazônica.
A partir de meados do século XX, a região da Amazônia, última parte do território
nacional a se integrar às demais regiões do Brasil, foi sendo ocupada de forma mais intensiva. O
tradicional meio de circulação, transporte fluvial, foi substituído, em parte, pelo terrestre, o qual
possibilitou condições para o avanço da agricultura e da pecuária. Além do mais, a procura por
áreas dinamizou o mercado de terras na região, o qual intensificou o interesse de agentes pela sua
valorização. Como resultado, mais e mais áreas foram sendo incorporadas e transformadas em
sistemas produtivos.
Nesse processo de desenvolvimento da Amazônia, Becker (2005) salienta duas fases
distintas. A primeira, de meados da década de sessenta a meados da década de oitenta, advém da
orientação do governo nacional em agregar e homogeneizar todo o território nacional, por meio
da integração da Amazônia às demais regiões brasileiras. Para isso, o governo estimulou
assentamentos agrícolas, subsidiou projetos extrativistas e agroindustriais e criou um pólo de
10
produção industrial (Zona Franca de Manaus). A segunda fase de desenvolvimento dessa região,
que ocorreu a partir da segunda metade da década de oitenta e que se estende até o presente, é
movida pelo avanço espontâneo de atividades e agentes econômicos articulados à economia
internacional, os quais atendem as demandas internacionais por produtos intensivos em recursos
naturais. Nessa nova fase, salienta a autora, quando comparada com a anterior, é menor a
presença do governo.
Como conseqüência do crescimento da ocupação e do uso do solo da Amazônia, constata-
se claramente a diminuição das áreas florestais. A redução da floresta, bem como a extinção de
espécies e outros impactos sobre o meio ambiente se revertem na preocupação dos mais diversos
setores da sociedade, inclusive do próprio governo, o qual, por meio de políticas públicas,
estabelece mecanismos de controle da ação predatória dos diversos agentes sobre o meio
ambiente.
Paralelamente a tudo isso, é crescente também a quantidade de estudos sobre o
desmatamento. Tais estudos valem-se dos dados fornecidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais - INPE, o qual utiliza dois sistemas para monitorar o desmatamento na Amazônia. O
primeiro deles é o Projeto de Estimativa de Desflorestamento da Amazônia – PRODES. As
imagens de análise do PRODES, com resolução de 625 m2, são geradas pelos satélites Landsat 7
e CBERS 2. Com essas imagens são realizados os cálculos da área florestal derrubada, com erro
de 4%, que são divulgados anualmente pelo INPE. Já o segundo sistema, Detecção de Áreas
Desflorestadas em Tempo Real - DETER, gerada pelas imagens do satélite da família EOS
(Earth Observing System), possui resolução a partir de 62.500 m2, com erro de 10%, não
permitindo a realização de cálculos de desmatamento. Mas sua vantagem advém do satélite
passar pela mesma área com freqüência maior, permitindo maior agilidade na detecção de
desmatamento.
Mesmo com a complementaridade entre o PRODES e o DETER, ambos ainda não são
capazes de distinguir o que é desmatamento de florestas densas e o que é desmatamento de
florestas secundárias, principalmente daquelas em estágio mais avançado de recomposição, a
exemplo do capoeirão ou da capoeira. Isso significa que nos cálculos apresentados pelo INPE,
uma mesma área pode aparecer repetidamente. Isso advém do fato de que o sistema detectou o
seu desmatamento num dado período de tempo. Posteriormente, e por diversas razões, houve a
11
regeneração da floresta. Num segundo momento, se essa mesma área for desmatada, entrará
novamente nos cálculos apresentados pelo INPE.
Independente dos problemas de precisão dos sistemas de monitoramento da floresta
amazônica, é certo que eles fornecem elementos (dados) para a realização de vários estudos e, por
meio destes, políticos, cientistas e a sociedade em geral estão se conscientizando de que o
desmatamento desordenado é um fato negativo, cujas conseqüências impactam em vários níveis
ambientais, tais como na mudança climática, na perda da biodiversidade, na redução da oferta de
madeira, nas inundações e na degradação dos solos, por exemplo.
A diminuição das áreas de florestas, associada à prática das queimadas, causam efeitos
danosos em vários âmbitos, tanto em escala global, como regional ou local. Essas alterações são
responsáveis por mudanças no clima (aumento da temperatura e desequilíbrio do regime de
pluviosidade), na composição química da atmosfera (aumento da concentração de CO2 e outros
gases) e no ciclo hidrológico, por exemplo. Além disso, deterioram o solo e geram a extinção da
flora e fauna.
No mais, a perspectiva mundial crescente para a demanda de alimentos e de combustíveis
provenientes da biomassa requer para sua produção grandes áreas de cultivo, além do sol e da
água. E o Brasil, dada suas características, apresenta grande potencialidade de se consolidar como
um fornecedor de alimentos e de energia para o consumo mundial. Portanto, pode-se conceber
que tal consolidação signifique a conversão de áreas naturais em sistemas de produção, fato que
pode agravar o processo de desmatamento da região amazônica, caso não seja feita de forma
sustentável.
A Amazônia compreende uma região cuja área é superior a cinco milhões de quilômetros
quadrados e está sujeita a diversos fatores que contribuem para o desmatamento, de tal forma que
é possível presumir que tais fatores sejam predominantemente mais intensos em certas áreas do
que em outras. A isso, chama-se de processo desigual de desmatamento. Mas em que áreas há
mais desmatamento e quais são suas causas? A resposta a essa indagação se revela importante,
pois eventuais medidas ou políticas que tenham o objetivo de controlar ou combater o
desmatamento devem levar em conta tais desigualdades para serem eficientes.
No tocante a esse aspecto, o desmatamento e a conversão do uso da terra na Amazônia
despertaram os interesses de muitas áreas científicas para seu estudo e mensuração, dentre elas, a
12
economia. No decorrer da década de 90, surgiu um expressivo número de modelos econométricos
para tratar do assunto. A essência desses modelos consiste em representar matematicamente
fenômenos sociais que impactam sobre o desmatamento, procurando determinar como os
proprietários e gestores da terra se comportam face às variáveis econômicas que produzam o
desmatamento. Esses modelos, na maioria das vezes, têm usado dados agregados em nível de
estado e uma dúvida que persiste é se há diferenças no processo de desmatamento dentro de cada
estado, o que só poderá se analisado se forem usados dados em nível municipal e estimado o
modelo explicativo do desmatamento para cada estado, como pretende fazer esta tese.
De maneira geral, o principal determinante do desmatamento da região é o avanço da
civilização, que se manifesta pela expansão populacional, pelo crescimento das atividades
agropecuárias, pela extração de madeiras e pela construção de infra-estrutura.
O desmatamento é o início de um processo que visa tornar o território apto à implantação
e à organização de um sistema produtivo, o qual, por meio do uso dos recursos locais, tem a
capacidade de gerar renda e, consequentemente, de elevar o nível de bem-estar da população que
dela se beneficia, direta ou indiretamente.
Como a região amazônica é a última parte do território nacional a se integrar com as
demais, e pelo fato dessa integração estar associada ao uso extensivo de terras, pode-se prever a
continuidade do processo de desmatamento na região, desde que não ocorram mudanças de
ordem estrutural.
Mas se essas mudanças estruturais ocorrerem, qual é o impacto sobre o bem-estar da
população local? Sabe-se que ela obtém emprego e, consequentemente, renda das atividades que
substituem a floresta, ainda que não plenamente mensuradas. Mas ao se limitar o processo de
desmatamento, não se sabe qual impacto ocorrerá sobre o bem-estar da população local e o que se
pode fazer para minimizá-lo.
A busca de respostas às várias indagações e dúvidas levantadas nos parágrafos anteriores
motiva a realização desta tese.
O objetivo geral desta tese é analisar o processo de desenvolvimento e desmatamento da
Amazônia, ressaltando sua desigualdade espacial e suas causas, e avaliar o impacto sobre o bem-
estar de sua população residente se o desmatamento for reduzido.
13
Os objetivos específicos são:
1- analisar, seguindo uma cronologia histórica, as etapas do desenvolvimento
populacional e econômico da Amazônia Legal, ressaltando o papel das políticas públicas
adotadas para estimular o desenvolvimento da região, e como esse desenvolvimento gerou o
desmatamento desigual da Amazônia;
2- avaliar, por meio da estimativa de modelos econométricos e usando dados em nível
de municípios, a importância de certas variáveis sobre o processo de desmatamento e averiguar a
existência ou não da Curva de Kuznets Ambiental para a Amazônia Legal como um todo e para
as unidades federativas que a compõe.
3- Analisar a relação entre desmatamento e bem-estar na Amazônia brasileira,
mensurando os efeitos sobre o bem-estar se forem adotadas medidas que restringem o
desmatamento na Amazônia, em especial medidas que reduzam a área desmatada.
Além desta introdução, a tese está organizada na forma de três artigos que adressam os
objetivos específicos acima (capítulos 2 a 4, respectivamente). O primeiro artigo “O processo de
desenvolvimento da Amazônia e o seu desmatamento” analisa, seguindo uma cronologia
histórica, a dinâmica do desenvolvimento da Amazônia e o que isso representou para o
desmatamento da região, destacando as políticas de benefícios fiscais e a inserção da região no
contexto sul-americano. Além disso, o artigo também apresenta uma seqüência de dados que
relaciona o desenvolvimento da região com o seu desmatamento.
No segundo artigo, intitulado “Condicionantes recentes do desmatamento na Amazônia
Legal”, é realizada uma análise econométrica, utilizando dados em nível municipal, dos fatores
que causaram o desmatamento entre 2000 e 2004, tendo como referencial teórico os trabalhos que
apontam as diversas razões do desmatamento. Destaca-se, de modo singular, as desigualdades
nos fatores causadores do desmatamento entre os Estados que compõem a região, o que explica o
desmatamento desigual entre os estados e dentro dos estados.
Em “Análise da Relação entre Desmatamento e Bem-Estar da população da Amazônia
Legal”, o terceiro artigo, é construído e estimado um modelo econométrico para mensurar os
impactos (na renda e no Índice de Desenvolvimento Humano na região) de restrições no uso do
fator terra, caso sejam efetivas as políticas de restrição ao desmatamento.
14
Esta estrutura de apresentação de tese, não tradicional, está em consonância com as
normas de elaboração de dissertações e teses da Escola Superior de Agricultura “Luiz de
Queiroz”, da Universidade de São Paulo.
Referências
BECKER, B.K. Geopolítica da Amazônia. Estudos Avançados, São Paulo, v. 19, n. 53, p. 71-86, 2005.
HOMMA, A.K.O. Política agrícola ou ambiental para a prese(conse)rvação da Amazônia? Revista de Política Agrícola, Brasília, v. 5, n. 4, p. 16-23, out./nov./dez. 1996.
15
2 O PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DA AMAZÔNIA E O SEU DESMATAMENTO
Resumo
Este artigo analisa - com base na revisão da literatura existente e por meio da análise de dados secundários, e realizando uma análise histórica desde a colonização portuguesa - as etapas de desenvolvimento da região amazônica e sua associação com a prática do desmatamento, destacando as políticas públicas que fomentaram o desenvolvimento da região e o atual avanço de sistemas produtivos, orientados pelo estímulo econômico. Demonstra-se que o desenvolvimento populacional e econômico da Amazônia, citados como as principais causas do desmatamento e estimulados em boa parte por políticas econômicas, é um processo desuniforme no tempo e no espaço, gerando o desmatamento desigual entre os estados que compõem essa região e dentre de cada estado.
Palavras-chaves: Amazônia; Desenvolvimento; Políticas de desenvolvimento; Causas do desmatamento
Abstract
Basing on the literature review and on published dataset and following the time chronology of the events since the Portuguese colonization, this paper analyzes the stages of Amazonian region development and its consequent deforestation, highlighting the policies addressing to foster the Amazon’s development and the current stage of economic activities. The population growth and the economic activities, pointed out as the main causes of the Amazonian deforestation and stimulated by economic policies, have been unequally developed inside the Amazonian region, generating the unequal deforestation process among the Amazonian states and inside each state.
Keywords: Amazonian region; Development; Development policies; Deforestation causes
2.1 Introdução
A região da Amazônia abriga a última floresta de dimensão continental no mundo (ROSS,
2006), e quanto ao seu uso, se identifica, no mínimo, dois grupos de atores: um com interesse no
grande potencial de recursos, visando, dessa forma, sua extração e transformação; e o outro com
interesse em sua preservação. Tais interesses poderiam ser conciliatórios, como o demonstrado
pelas indústrias farmacêuticas e de empresas biotecnológicas e de engenharia genética, as quais
manifestam o desejo de que a Amazônia ofereça o que tem, mas que fique em seu lugar com suas
características intactas (SOUZA, 2002).
16
No entanto, não é isso que vem ocorrendo na região. O modelo de desenvolvimento da
Amazônia implica sua transformação, ou seja, a manutenção das características naturais e o
desenvolvimento são elementos dissociativos, no qual este último compete e se sobrepõe àquele.
A região passou por diversas fases de desenvolvimento. Durante a colonização portuguesa
no Brasil, houve algumas tentativas de se instalar alguma atividade para extrair ou gerar riqueza.
Porém, dadas as dificuldades do ambiente natural da região, nenhuma atividade econômica
conseguiu criar uma base sólida para propiciar o desenvolvimento de toda a região, mas apenas
em pequenas áreas. O mesmo aconteceu no período do Império.
Desde o final do século XIX, é possível identificar quatro grandes processos que deram
sentido à ocupação territorial da Amazônia. O primeiro é marcado pela dimensão espontânea,
quando a população local se organizou para aproveitar o potencial econômico da borracha no
mercado internacional; o segundo é caracterizado por intervenções esporádicas do governo
federal, no momento em que a região passou por certa indefinição econômica; o terceiro se
mostra quando o Estado Nacional escolhe a região para ser o grande palco de suas ações de
planejamento territorial e, finalmente, o quarto, é caracterizado pela conjugação de ações estatais,
embora em menor escala que no período anterior, e o avanço dos agentes impulsionados pelas
forças de mercado, internas e também externas.
O objetivo deste artigo é analisar, com base na revisão dos trabalhos já realizados e por
meio da análise de dados secundários, as etapas do processo de desenvolvimento populacional e
econômico da região amazônica e sua associação com a prática do desmatamento, destacando as
políticas públicas que fomentaram a ocupação da região e o atual avanço de sistemas produtivos,
orientados pelo estímulo econômico. Procura-se demonstrar que o desenvolvimento da Amazônia
é um processo desuniforme no espaço, gerando o desmatamento desigual entre os estados que
compõem essa região e dentre de cada estado.
O presente capítulo compõe-se de mais seis itens. O item 2.2 revê a literatura referente ao
assunto em análise. O item 2.3 analisa, seguindo a cronologia histórica, o processo de
desenvolvimento da região, enfatizando as grandes linhas que nortearam tal processo. O item 2.4
descreve as políticas de incentivos fiscais e de créditos que foram adotadas, em especial a partir
da década de 1960, para estimular as atividades econômicas na Amazônia. O item 2.5 analisa as
variáveis que são citadas na revisão de literatura como causas imediatas do desmatamento. Essas
17
variáveis, de cunho econômico e populacional, foram estimuladas por políticas econômicas. O
item 2.6 evidencia, por meio do uso de dados secundários, o processo de desmatamento desigual
da Amazônia Legal. Finalmente, o item 2.7 apresenta as considerações finais do capítulo.
2.2 Revisão bibliográfica
Por se constituir uma região ampla, com inúmeras possibilidades de extração de recursos
e por possuir a maior floresta equatorial do mundo, a região amazônica sempre despertou a
atenção de inúmeros pesquisadores que geraram, ao longo de várias décadas, uma quantidade
considerável de trabalhos. Aqui é apresentado um panorama geral de alguns dos que tratam dos
temas discutidos nesse artigo.
A articulação da Amazônia com as demais regiões do Brasil sempre foi tênue, e
despertou, em função dessa condição, grande interesse para que ela se integrasse ao restante do
Brasil. Antes das próprias ações governamentais, teóricos, principalmente militares, esboçavam a
relação da Amazônia com as demais regiões brasileiras (MEIRA MATTOS, 1980; COUTO e
SILVA, 1981; COSTA, 1992). Além dos trabalhos de natureza teórica, muitos surgiram para
oferecer suporte técnico ao avanço do desenvolvimento da região. A esse respeito, consultar
Serrão (1978) e Reis (1978), por exemplo.
A constatação da necessidade de integração gerou um conjunto de políticas
governamentais para torná-la efetiva. Para tal finalidade, o governo federal elaborou grandes
eixos que propiciavam o estímulo à imigração e à formação de atividades econômicas, como a
Belém – Brasília (GOODLAND; IRWIN, 1975), a Cuiabá-Santarém, a Cuiabá – Porto Velho –
Manaus, a Perimetral Norte e a Transamazônica, todos inseridos no Programa de Integração
Nacional - PIN que ocorreu na primeira metade da década de 1970 (KOHLHEPP, 2002).
Ademais, inúmeros trabalhos mostram as formas que o governo utilizou para dinamizar a região,
por meio de investimentos próprios, ou via concessão de incentivos fiscais e fundos de
investimento, visando atrair capitais privados para dinamizar economicamente a região
(BECKER, 1990, 2000, 2001, 2007; SERRA; FERNÁNDEZ, 2004).
Um dos primeiros trabalhos a quantificar o fluxo migratório para a região no início do
ciclo da borracha foi o de Furtado (1991). Posteriormente, outros evidenciaram a dinâmica
populacional da região (BENCHIMOL, 1999; MOREIRA; MOURA, 1998).
18
Gomes e Vergolino (1997) analisaram o crescimento econômico da região e suas fontes
de crescimento entre 1960 e 1995. Figueiredo, Lopes e Filgueiras (2005) analisaram o setor de
extração de madeira na Amazônia e constataram que o seu lucro é elevado, indicando, assim, que
a exploração da floresta deve continuar.
Dada a imensa disponibilidade de terras para o cultivo, muitos trabalhos focam sobre a
agropecuária desenvolvida na região (NASCIMENTO; HOMMA, 1984; MENEZES, 2002;
BRANDÃO; REZENDE; COSTA MARQUES, 2005). Homma (2003) analisou o surgimento da
agricultura e seu avanço pela região. A adaptação da agricultura familiar às características
naturais do bioma amazônico é retratada por Homma (2006a), bem como a dualidade entre a
agricultura empresarial e familiar na região (HOMMA, 2006b).
Théry (2002) salienta a fraca articulação interna da região, ressaltando que as unidades
federativas que formam a Região Norte têm fluxos comerciais mais intensos com unidades
federativas de outras regiões do que com elas próprias. Isso também é ressaltado por Silva,
Rodriguez e Guilhoto (2004) e Guilhoto e Sesso Filho (2005).
O desenvolvimento da região da amazônica e a expansão de atividades produtivas
geraram o desmatamento de sua floresta. Um dos trabalhos precursores é o de Tardin et al.
(1979), o qual foi desenvolvido dentro do Instituto de Pesquisas Espaciais - INPE. As razões para
a ocorrência do desmatamento são diversas. Embora alguns autores apontem enfaticamente para
fatores específicos, como a construção e pavimentação de estradas ou outras melhorias da infra-
estrutura (LAURANCE et al., 2004; SOARES FILHO et al., 2005; WEINHOLD; REIS, 2003), o
avanço da pecuária (MARGULIS, 2003) para atender os mercados internacionais (KAIMOWITZ
et al., 2004) e da soja (BRANDÃO; REZENDE; MARQUES, 2005; FEARNSIDE, 2006) ou até
mesmo o crescimento populacional, pode-se constatar que todos os fatores estão plenamente
relacionados.
Diante de problemas ao meio ambiente, surgem trabalhos que visam oferecer
sustentabilidade ambiental para as atividades econômicas na região (REYDON, 1997) e, numa
escala mais ampla, que propõem o zoneamento ecológico econômico da região (REBELLO;
HOMMA, 2005).
O presente capítulo sintetiza as informações geradas pela literatura supracitada a as
atualiza, bem como adiciona novas informações, de modo a analisar o desenvolvimento desigual
19
entre os estados da Amazônia Legal, o que levou, conseqüentemente, ao desmatamento desigual
entre os estados da região e dentro de cada um desses estados.
2.3 O sentido do desenvolvimento da Amazônia: intervencionismo, controle estatal e
estímulos de mercado
2.3.1 A colonização portuguesa da Amazônia
Seria um grande reducionismo falar da ocupação humana na região amazônica somente
após a chegada dos portugueses. Pois se sabe que a região já fora intensamente povoada, antes da
chegada dos colonizadores, fase denominada de indígena (AB’SABER, 2002). Mas é consenso
de que o início da colonização portuguesa na Amazônia ocorreu com a fundação de um núcleo
urbano em 1616, se tornando posteriormente na cidade de Belém. Em 1622, se iniciou a atividade
da pecuária, e em 1634 entrou em funcionamento o primeiro engenho na região para a fabricação
do açúcar (HOMMA, 2003). Uma agricultura diversificada para os padrões da época, embora
incipiente, foi inicialmente praticada por um grupo de famílias açorianas, as quais chegaram a
Belém em 1676. Tal agricultura consistia no cultivo de arroz, tabaco e cacau (HOMMA, 2006).
Em termos mais gerais, a fase de conquista portuguesa compreende dois momentos
distintos. O primeiro marcado pelo “forte arrasamento físico e cultural de populações beiradeiras
do vale, desde Marajó até o rio Negro e Solimões” (séculos XVII e XVIII) (AB´SABER, 2002, p.
20), momento em que os bandeirantes realizavam a apreensão de índios para o trabalho escravo, e
buscavam riquezas naturais, principalmente ouro e diamante (ROSS, 2006). E o segundo, com o
início das missões religiosas, pelo abrandamento das investidas bélicas contra os nativos e,
paralelamente, pela aceitação de seus conhecimentos e de suas culturas.
A estratégia da coroa portuguesa era, basicamente, em ocupar o território, independente
do uso que poderia ser dado a ele. De forma a ter um aproveitamento econômico, tentou-se a
implantação da cultura da cana-de-açúcar, atividade que se mostrou infrutífera na região devido
às condições naturais desfavoráveis (PRADO JÚNIOR, 1993). Como afirma Furtado (1991, p.
153), ao longo do século XVII “as colônias da região norte ficaram abandonadas aos seus
próprios recursos e as vicissitudes que tiveram de enfrentar demonstraram vivamente o quão
difícil era a sobrevivência de uma colônia de povoamento nas terras da América”.
20
Durante o período colonial, é possível afirmar que o desmatamento na região estava
localizado em pontos isolados das margens dos principais rios, sempre em pequenas extensões.
No Estado do Pará, nas proximidades de Belém, em função de se constituir ali a primeira
aglomeração populacional na região, pela presença das atividades da agricultura e da pecuária e
por ser o local do primeiro engenho de fabricação do açúcar no Estado do Pará – o qual necessita
de terras para o cultivo da cana-de-açúcar. Além de Belém, nos núcleos urbanos de Bragança,
Ourém e Paru. No atual Estado do Amapá ocorreram pequenas áreas de desmatamento
decorrentes da colonização em Macapá. No Estado do Amazonas, o desmatamento ocorreu na
cidade de Manaus, e nas áreas destinadas aos cultivos de cacau, café e tabaco, principalmente em
Curupá.
2.3.2 Do Império ao ciclo da borracha
Até o final do século XIX, a região experimentou um relativo crescimento com as culturas
do algodão, do arroz e do cacau. No entanto, o ciclo não foi suficientemente vigoroso para
promover uma fase sustentada de desenvolvimento.
Já no final do século XIX e início do século XX, o produto de maior destaque foi a
borracha. A borracha se tornou um produto de grande utilidade advindo do processo de
vulcanização e que teve uma elevada demanda decorrente da implantação do setor
automobilístico na Europa e nos Estados Unidos.
Dadas as características naturais da região e da organização produtiva, o aumento de
produção da borracha dependia tão somente da quantidade de mão-de-obra utilizada. O período
de secas no Nordeste entre 1887 e 1890 alimentou um grande fluxo de trabalhadores para a
região. Furtado (1991) registra que cerca de 260.000 pessoas migraram para a região Norte no
último decênio do século XIX, predominantemente atraídos pelo ciclo da borracha.
Como a extração do látex era a principal atividade econômica da região, cujo poder de
geração de renda era extremamente elevado, havia a necessidade de importar uma gama
expressiva de bens de outras regiões do país e também dos mercados externos para o
abastecimento da região. Para contornar alguns problemas de escassez, em 1903 foi inaugurada a
Estrada de Ferro Belém-Bragança, com o objetivo de transportar os alimentos até os seringais.
21
Em 1903 e 1907 iniciaram, respectivamente, as obras das estradas de ferro Tucuruí e Madeira-
Mamoré (HOMMA, 2006).
Esta foi uma fase áurea da região. Sobre esse período, Loureiro (2002, p. 107) salienta que
a Amazônia se tornou “uma das regiões mais rentáveis do mundo”. O que pode ser observada
pelas exuberantes construções realizadas nos dois grandes centros regionais de Manaus e Belém.
O surgimento e o crescimento da produção da borracha possibilitaram o povoamento ao
longo dos principais rios da região, o que fez proliferar várias cidades ou vilas. A atividade de
produção da borracha pouco impactou sobre o desmatamento, devido às características de
extração e beneficiamento do látex. No entanto, como se pode esperar, o surgimento de núcleos
urbanos impactou diretamente no desmatamento, devido à construção do espaço urbano e para a
extração ou produção de bens (que não eram oriundas de outras regiões) destinados a atender
predominantemente a população local. Se no período anterior o desmatamento estava
concentrado em alguns pontos, agora ele se torna disperso por boa parte da região, mas sempre
próximo aos rios, os quais eram os únicos meios de transporte na época. É importante ressaltar a
tentativa da empresa Ford em produzir a borracha por meios racionais em 1927 às margens do
Rio Tapajós, perto do município de Santarém – Pará – que contribuiu para o desmatamento. As
construções das ferrovias Belém - Bragança, Madeira - Mamoré e Tucuruí também propiciaram o
desmatamento ao longo de seus traçados. Além disso, as colônias de japoneses nos municípios de
Parintins – Amazonas - e Tomé-Açu - Pará – para o cultivo da juta e da pimenta-do-reino,
respectivamente, também geraram pontos de desmatamento no centro da floresta amazônica.
No entanto, a partir da segunda década do século XX, o ciclo da borracha entrou em crise,
promovida pela concorrência de países asiáticos, principalmente da Malásia, a qual organizou a
produção em moldes racionais, tornando a extração do látex na Amazônia pouco competitiva nos
mercados internacionais1. A borracha produzida na Amazônia em 1908 representava cerca de
95% da produção mundial; já em 1913 a produção da Amazônia era igual à do sudeste asiático e
em 1918 a produção da região caiu para cerca de 11% do total produzido no mundo.
Para amenizar os efeitos da crise, em 1912 foi criado o Plano de Defesa da Borracha,
tendo como órgão responsável pela execução a Superintendência de Defesa da Borracha e o 1 Em 1876, o inglês Henry Alexander Wickhan coletou cerca de 70 mil sementes no povoado de Boim (localizado no município de Santarém, no médio Amazonas) e as enviou inicialmente para Londres e, posteriormente, para o sudeste asiático, dando início a produção racional da borracha naquela região.
22
Plano de Defesa da Borracha, subordinada ao Ministério da Agricultura, Indústria e Comércio. O
Plano visava retomar a inserção da borracha brasileira nos mercados internacionais. “Além de
preconizar a modernização da extração, beneficiamento, transporte e comercialização do produto,
o plano pretendia tornar mais racional o processo de trabalho, por meio de medidas de
saneamento e assistência médica que mantivessem nos limites normais o coeficiente de
mortalidade absurdamente elevado” (BENCHIMOL, 1990, p. 42).
As ações do Plano, elaboradas pelas associações comerciais do Amazonas e do Pará, eram
ambiciosas, na medida em que transcendiam puramente a revitalização da borracha ao propor a
construção de uma rede de infra-estrutura para o assentamento da produção agrícola e
agroindustrial, a qual seria estimulada por meio de incentivos fiscais, como a isenção da tarifa de
importação para máquinas e equipamentos agrícolas.
Segundo Miranda Neto (1991), a criação da Superintendência de Defesa da Borracha e a
elaboração do Plano de Defesa da Borracha constituíram as primeiras intervenções do governo
federal na região, as quais visavam o crescimento econômico, bem como a elevação das
condições de vida da população local. No entanto, a escassez de capital privado, a pequena
dimensão do mercado interno e, principalmente, a fragilidade financeira do Estado tornaram
ineficazes os objetivos do Plano.
A produção da borracha da região amazônica passou a atender apenas cerca de 5% do
consumo mundial, pois seu preço, quando comparado ao da Malásia, se tornou desvantajoso.
Com a crise, houve de imediato a estagnação econômica da região.
Passada a fase áurea da borracha, a atividade econômica ficou reduzida às duas maiores
cidades da região, Manaus e Belém, as quais detinham uma indústria precária de transformação
de produtos provenientes da atividade de extração, além de um incipiente comércio.
2.3.3 O novo ciclo da borracha na 2a Guerra Mundial e seus desdobramentos
A borracha se tornou novamente importante para a economia da região no período da 2a
Guerra Mundial, quando os japoneses interromperam a produção da Malásia. Nesse período, com
o auxílio dos Estados Unidos na criação de infra-estrutura e no estímulo da produção para atender
os fins militares formalizado nos Acordos de Washington, o governo de Getúlio Vargas
23
estimulou uma grande operação de extração do produto na região, operação esta que ficou
conhecida como a “batalha da borracha”.
Em 1943 foi criado, em Fortaleza, o Serviço Especial de Mobilização de Trabalhadores
para a Amazônia - SEMTA. Dessa forma, o governo conseguia minimizar o impacto da seca no
Nordeste, gerando um fluxo de trabalhadores para a extração do látex na Amazônia.
Nesse mesmo período foram criados o Serviço de Navegação da Amazônia e de
Administração do Porto do Pará - SNAPP, a Superintendência para o Abastecimento do Vale da
Amazônia - SAVA e o Banco de Crédito da Borracha, todos com o objetivo de dar suporte à
ampliação da produção da borracha, que deveria atingir 45 mil toneladas anuais, valor estipulado
nos Acordos de Washington.
A retomada do aumento da produção da borracha, lembrando que engendrada pelo
governo federal, trouxe um estímulo ao crescimento da economia local, mas não foi capaz de
oferecer suporte ao crescimento contínuo e se mostrou também incapaz de gerar desdobramentos
nos demais setores econômicos.
Com o término da 2a Guerra Mundial, e também do Estado Novo no Brasil (origem da
ditadura Vargas), foi necessária uma reforma da estrutura legal do país, o que ocorreu com a
Carta Constitucional de 1946. No seu Artigo 199 é ressaltado, em linhas gerais, que a União
aplicaria durante 20 anos consecutivos, ou mais tempo, quantia superior a 3% de sua receita para
a valorização econômica da Amazônia. No entanto, não foi definida especificamente qual área da
Amazônia receberia tais aplicações, bem como quais serviços, empreendimentos e obras seriam
contemplados, tampouco se os recursos seriam canalizados para o desenvolvimento da produção
extrativa, agrícola, pecuária, mineral ou industrial. Além disso, a Carta Constitucional, no seu
artigo 156, permitia que os posseiros localizados em terras devolutas pudessem comprá-las, desde
que a área total não ultrapassasse os 25 hectares.
O Artigo 199 da Constituição Federal de 1946 ganhou forma e significado, por meio da
Lei 1806/1953, com a criação em 1953 da Superintendência do Plano de Valorização Econômica
da Amazônia - SPVEA, inspirada na experiência norte-americana do Tennessee Valley Authority,
e que tinha como meta a promoção do desenvolvimento agropecuário e a integração da Amazônia
com as demais regiões do país. A Lei 1806 também criou a denominação Amazônia Legal para
ser uma unidade de planejamento do território nacional.
24
Segundo Cardoso e Muller (2001, p. 58), a SPVEA pretendia “proceder à seleção de
espaços econômicos mais propícios ao desenvolvimento, onde pudessem estabelecer-se pólos de
crescimento cujos efeitos se irradiassem por uma área maior”.
De forma resumida, o Plano de Valorização, regulamentado pela Lei 1806/1953, previa o
desenvolvimento agrícola e pecuário, a melhoria das condições de saneamento e a construção de
obras contra enchentes, o aproveitamento dos recursos minerais, a industrialização de matérias-
primas, a criação de um sistema de transporte, a consolidação de um sistema energético, a
fomentação de crédito, o incentivo do capital privado para se instalar na região, o fomento à
migração e o amparo social à população ali instalada.
Dentro do contexto desse trabalho, faz-se necessário ressaltar que a Lei 1.806/53 abordava
no seu artigo 7o, de forma embrionária, procedimentos que atualmente são denominados de
“ambientalmente corretos”, pois deveria ter em vista as “condições ecológicas da região, a
diferenciação e a fertilidade dos solos, o zoneamento e a seleção de áreas de ocupação no sentido
de maior produtividade do trabalho e melhor rendimento líquido” para qualquer empreendimento.
De maneira geral, os empreendimentos públicos ou privados realizados posteriormente à Lei
1.806/53 pouco respeitaram os critérios de conservação ou preservação.
De todo o conjunto de medidas idealizadas pelo Plano de Valorização Econômica da
Amazônia, apenas houve o avanço de alguns pontos no setor energético e a construção das
rodovias Belém-Brasília e Brasília-Acre, conectando o centro-sul à região norte do país pelos
seus contornos. Em termos práticos, a construção das rodovias criava a “civilização de terra
firme”, contrastada com a tradicional “civilização de várzea” (HOMMA, 2006).
Tais ações estavam em consonância com os propósitos do planejamento regional, ainda
em fase embrionária no período de 1930 a 1960 (HOMMA, 2006). Embora, como ressalta Becker
(2001) muito mais discursiva do que prática, tais ações, principalmente a implantação das
rodovias, estimularam ainda mais o fluxo de migrantes, repercutindo no período de 1950-60 um
crescimento populacional de 1 milhão para 5 milhões. Além disso, desestruturaram a pequena
indústria local e propiciou a competição com produtos agrícolas do Sul (HOMMA, 2003).
O principal elemento que deu condições para a ampliação do desmatamento na região foi
a construção das rodovias Belém – Brasília (BR-010) e Brasília – Acre (BR-29, atualmente BR-
364). Os dois grandes eixos rodoviários permitiram a formação de inúmeros povoados, vilas e
25
cidades, que, adotando como atividade econômica a agricultura e a pecuária em áreas próximas a
essas rodovias, culminaram no desmatamento ao longo delas. Além deles, vale ressaltar a
expansão das culturas de juta nas várzeas de alguns rios da região e também a ocupação das
várzeas do rio Guamá –estado do Pará - para a produção de alimentos, aumentando as áreas
desmatadas. Com a exceção das novas rodovias construídas e outras situações isoladas, até a
década de 1960, o desmatamento esteve concentrado em áreas de várzea, dada a predominância
do sistema de transporte por meio dos rios.
2.3.4 O controle estatal: 1966 a 1985
A partir de 1966, a região amazônica passou a ser contemplada por inúmeras ações do
governo federal, que passou a ter um caráter centralizador e planejador. Isso se deveu, em parte, à
visão que os militares tinham a respeito da Amazônia, a qual pode ser resumida de acordo com o
pensamento do general Golbery do Couto e Silva, de que a Amazônia era um imenso espaço
desigualmente ocupado e carente de integração. O governo militar enxergava a região como “um
vasto arquipélago” (COUTO e SILVA, 1981) desintegrado das demais regiões do país, o que,
segundo ele, implicaria um grande perigo à integridade do território nacional.
Sobre o aspecto da modernização estatal, vale lembrar que “os militares julgavam de
fundamental importância ter um completo controle sobre o Estado, considerado o único
instrumento capaz de realizar seus objetivos. O planejamento, portanto, tornou-se a pedra angular
do regime ditatorial brasileiro, principalmente porque era concebido como uma técnica racional e
neutra que aumentaria o grau de eficiência das políticas econômicas” (SERRA; FERNÁNDEZ,
2004, p. 111).
Além do mais, os militares enxergavam o território como um importante elemento de
controle, pois, por meio dele, garantiam inclusive o controle social. Para isso era necessária a
construção de infra-estruturas, servindo de conexão aos diferentes pontos existentes, garantindo a
coesão interna e a manutenção da integridade territorial (COSTA, 1992). A esse conjunto de vias,
denominado por malha programada, representa “a apropriação física e o controle do território”
(BECKER, 2001).
Especificamente, segundo Becker (2001), o Estado entendia que a região era prioridade
pelas seguintes razões:
26
• Constituía a solução para conflitos sociais decorrentes da modernização da
agricultura nas demais regiões do país;
• Poderia ser o palco de ações de resistência contra o governo militar;
• A ameaça de perda territorial, principalmente pelos vizinhos que compartilham a
floresta, em especial a Bolívia, que construíra Carretera Bolivariana Marginal de la
Selva;
• O entendimento contrário do Estado Nacional em relação ao Instituto Hudson, o
qual demonstrava a intenção de transformar a região amazônica em uma área de
circulação e extração de recursos.
Para a implementação de um controle mais rigoroso sobre a região, havia a necessidade de
modernizar o aparato institucional do Estado voltado à região amazônica, o qual deveria contar
com instituições capazes de responder prontamente às orientações políticas. Nesse sentido, o
Banco de Crédito da Borracha foi transformado no Banco da Amazônia S.A. - BASA e a
Superintendência do Plano de Valorização Econômica da Amazônia - SPVEA foi transformada
na Superintendência de Desenvolvimento da Amazônia - SUDAM. É nesse período também que
se criou um centro de produção de bens de elevado valor agregado, a Superintendência da Zona
Franca de Manaus - SUFRAMA, que se constituía como um enclave tecnológico no meio da
floresta, propiciado por grandes incentivos fiscais.
Os militares sempre consideraram a região Norte estratégica, tanto que ela esteve presente
em todos os grandes programas engendrados pelo governo, tais como: o Plano de Integração
Nacional - PIN, o Programa de Redistribuição de Terras e Estímulo à Agroindústria do Norte e
do Nordeste - PROTERRA, Plano de Desenvolvimento da Amazônia - PDA, Metas e Bases2, I
Plano Nacional de Desenvolvimento – I PND e II Plano Nacional de Desenvolvimento – II PND.
Por ser uma região estratégica, o Estado se propôs a implantar redes de integração espacial, tais
como:
• Construção da rede rodoviária, impulsionada pela Transamazônica, Perimetral
Norte, Cuiabá – Santarém e Porto Velho – Manaus;
2 Programa Metas e Bases: programa divulgado em 1º de outubro de 1970 que delineava a ação do governo no período entre 1970 e 1973.
27
• Ampliação da rede de telecomunicação, por meio de satélites, proporcionando
acesso à televisão aberta e pela expansão de linhas telefônicas;
• Melhora da rede urbana, a qual serviria de suporte às instituições estatais e
organizações privadas;
• Construção da rede energética, fundada em hidroelétricas, que serviria como
insumo à nova fase industrial.
Além do aparato físico, o Estado elaborou medidas para garantir maior presença humana
na Amazônia. Nesse sentido, o Estado estimulou uma corrente migratória, por meio dos projetos
de colonização. Além disso, adotou mecanismos fiscais e creditícios para que o fluxo de capital
de outras regiões, principalmente do Sudeste, pudesse migrar e se valorizar por meio de um
conjunto de atividades econômicas, primordialmente ligadas à exploração de recursos naturais
existentes.
Em relação à agricultura, o governo federal passou a incentivar projetos de estímulo ao
desenvolvimento dessa atividade no norte do Estado do Mato Grosso e no sul do Estado do Pará.
Além disso, nos anos de 1965 e 1966 foram criadas, respectivamente, nos Estados do Pará e do
Amazonas as Associações de Crédito e Assistência Rural - ACAR, as quais já existiam nos
estados do Sudeste desde a segunda metade dos anos 1950.
Com a crise econômica gerada pelo Choque do Petróleo em 1973, o governo teve de
reorientar sua estratégia de desenvolvimento na região amazônica, pois as adotadas se mostraram
excessivamente onerosas. Tal alteração culminou em 1974 com a criação do Polamazônia, em
que cada pólo de desenvolvimento constituía em um tipo de produção especializado. Dentro
dessa estratégia, o governo “estimulou imigrantes dotados de maior poder econômico, resultando
na expansão das empresas agropecuárias e de mineração” (BECKER, 2001). Assim, o governo
garantia a continuidade do desenvolvimento amazônico sem despesas excessivas de recursos.
É em meados da década de 1970 que se iniciou o questionamento sobre o desmatamento
na Amazônia, quando mais de 10 milhões de hectares já haviam sido desmatados. Nesse sentido,
como destaca Homma (2006b, p. 46) “a comunidade acadêmica na Amazônia foi praticamente
omissa com relação à ocupação desordenada e aos desmatamentos, na sua fase inicial,
justificando-se, inclusive, a pecuária, como modelo ideal, em face da escassez de mão-de-obra e
28
da abundância de terra e da estratégia militar de ocupar o vazio demográfico”. Da constatação
dos problemas ambientais, em 1979 se firmou a cooperação científica internacional na Amazônia,
por meio do convênio com a Deustche Gesellschaft für Technische Zusammenarbeit - GTZ, da
então Alemanha Ocidental, visando à utilização adequada dos solos e sua conservação.
No começo da década de 1980, com a segunda crise do petróleo, o governo decidiu
revisar drasticamente suas ações na região, visando reduzir as despesas públicas. Tal premissa
resultou na concentração de recursos em poucas e selecionadas áreas, com o intuito de fomentar
as exportações da região. O Programa Grande Carajás e o Projeto Calha Norte representam a
nova realidade econômica do país e exprimiram as formas de como o governo remodelou suas
ações sobre a Amazônia.
Além dos projetos mencionados para a década de 1980, convém lembrar também o
Polonoroeste, que foi implementado em 1982 em Rondônia e no norte do Mato Grosso. Essa ação
do governo federal contou com financiamento do Banco Mundial e visava absorver um
contingente populacional de outras regiões, por meio da melhoria de infra-estrutura, do aumento
da produtividade agrícola, da geração de renda das atividades agropecuárias e,
consequentemente, da melhoria do bem-estar de sua população (SERRA; FERNÁNDEZ, 2004).
Os grandes projetos industriais do período para a região se caracterizavam pelo uso
intensivo em recursos naturais e, decorrente disso, estavam concentrados espacialmente,
possuíam grande escala de produção, tinham um relativo isolamento e dissociação do entorno e
estavam conectados com os mercados mundiais (BECKER, 1990).
As ações encadeadas pelo governo federal resultaram em três grandes concentrações
econômicas, diferenciadas tanto em termos de localidade, como também em termos de natureza
produtiva. São elas:
1 - “o triângulo formado por Carajás, Belém e São Luiz, apoiado na rodovia Belém-
Brasília, em trechos da Transamazônica e na ferrovia Carajás, baseado na economia
metropolitana e de exploração mineral;
2 - a Zona Franca de Manaus, baseada na indústria eletro-eletrônica, na navegação fluvial
e nos transportes aéreos; e
29
3 - a faixa agropecuária meridional que se expande ao longo das rodovias que circundam a
região, desde o sudeste do Pará ao Acre” (BECKER, 2000).
Segundo Schmink3 (1981 apud REYDON; DINIZ, 1999), no desenvolvimento da
Amazônia, além da criação de infra-estrutura, como de transporte e de comunicações, de
programas de colonização, a exemplo do PIN e do PROTERRA, e do incentivo à ocupação
produtiva, como o POLAMAZONIA, o governo federal também oferecia crédito agrícola
subsidiado e subsídios fiscais para consolidar a inserção da região na vida econômica do país.
O governo federal tinha a premissa de que os subsídios fiscais iriam atrair os capitais
privados à Amazônia, constituindo um elemento sustentado de desenvolvimento à região. O
interesse que governo demonstrava pela região no momento pode ser visto pela quantidade de
recursos públicos e privados que foram deslocados para a Amazônia, os quais superaram os do
Nordeste, mesmo este contando com maior poder político (TEIXEIRA, 1998).
É exatamente ao longo desse período que o desmatamento começou a se intensificar na
região, culminando, em meados da década de 1980, em cerca de 10% de área da floresta
desmatada. E isso ocorreu por várias razões. A implantação de grandes projetos agropecuários
apoiados por incentivos fiscais passou a existir no sul do Estado do Pará e no norte do Estado de
Mato Grosso, estimulando a ocupação da região e aprofundando a retirada da cobertura florestal.
As construções das rodovias PA-70, entre a cidade de Marabá a rodovia Belém-Brasília e a
Transamazônica – BR-230 criaram um novo eixo de desmatamento em porções centrais da
floresta. Além disso, as políticas promovidas pelo Instituto Nacional de Colonização e Reforma
Agrária – INCRA também contribuíram para a retirada da cobertura nas áreas de assentamento ao
longo das principais rodovias que cortam a região, principalmente nos Estados de Rondônia,
Mato Grosso e Pará.
2.3.5 O desenvolvimento da Amazônia no período de 1986 aos dias atuais
Após o fim do governo militar, a situação financeira do Estado estava fragilizada,
principalmente em função da chamada crise da dívida externa. Isso se desdobrou na diminuição
de alguns investimentos do governo na região amazônica. Paralelamente a isso, a Amazônia 3 SCHMINK, M. A case study of the closing frontier in Brazil. Gainesville: Amazon Research and Trainng Program, 1981. 25 p. (Amazon Research Paper, 1).
30
despertou a atenção internacional, principalmente dos Estados Unidos e da Europa, os quais
reivindicavam a preservação de sua floresta. Diante de tais pressões, o governo do Presidente
José Sarney criou o “Programa Nossa Natureza” em 1988. E no ano seguinte foi criado o Instituto
Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis - IBAMA.
É ao longo da década de 1990 que o dilema entre as políticas de desenvolvimento na
região amazônica e a preservação se tornou explícita. Entre as políticas mais notórias de
desenvolvimento pode-se citar o programa Brasil em Ação, de 1996, o Avança Brasil, de 1999
em um nível mais abrangente; o início transporte da soja pela hidrovia do rio Araguaia em 1995 e
a inauguração da hidrovia do rio Madeira em 1997, num nível mais específico. Por sua vez, é
nessa mesma década o PP-G7, a United Nations Conference on Environment and Development
(RIO 92) e a assinatura do Protocolo de Kyoto.
Em 1991, o Brasil negociou em Genebra, o Programa Piloto para Proteção das Florestas
Tropicais Brasileiras (PP-G7), o qual foi lançado oficialmente em 1993. O programa - financiado
pelos países da União Européia, Canadá, Estados Unidos e Japão - aprovou recursos que
totalizam US$ 250 milhões, e se constitui o maior programa ambiental de cunho externo
implementado em um único país. Os projetos do PP-G7, segundo Serra e Fernández (2004), são:
• SPRN = Subprograma de Política de Recursos Naturais, visando a
descentralização e a gestão ambiental integrada;
• PD/A = Projetos Demonstrativos Tipo A;
• PROTEGER = Projeto de Mobilização e Capacitação em Prevenção aos Incêndios
Florestais na Amazônia;
• PPTAL = Projeto de Proteção às Populações e Terras Indígenas;
• RESEX = Projeto Reserva Extrativista;
• PROMANEJO = Programa de Apoio ao Manejo Florestal;
• PROVÁRZEA = Projeto de Manejo dos Recursos Naturais da Várzeas;
• SPC&T = Programa de Ciência e Tecnologia;
• Negócios Sustentáveis.
31
De uma perspectiva mais ampla, o PP-G7 “se transformou no grande indutor dos projetos
endógenos, através de uma estratégia descentralizada que envolve as principais reivindicações
sociais. Dentre os diversos tipos de concentrações endógenas, destacam-se as áreas protegidas e
os projetos comunitários alternativos que transformaram a Amazônia em verdadeira fronteira
experimental de um novo padrão de desenvolvimento” (BECKER, 2001, p. 146). Até o presente
momento, segundo o Ministério do Meio Ambiente, o programa demarcou 149 áreas indígenas;
estabeleceu 2,1 milhões de hectares de Reservas Extrativistas; implementou 190 projetos de
produção sustentáveis; treinou cerca de 12 mil pessoas para combater incêndios; e realizou 53
projetos de pesquisa básica e aplicada.
Em 1996, com o Programa Brasil em Ação e posteriormente com o Programa Avança
Brasil - PAB, é retomado o modelo exógeno de crescimento da região, com a proposição de
corredores de desenvolvimento regional, lastreados na consolidação de vias de transporte. Dessa
forma, é resgatado o modelo anterior para o desenvolvimento regional, pois tal programa revive a
mobilização extensiva de recursos naturais. Em termos estratégicos, o PAB prevê fortalecer as
exportações e ampliar as relações com os demais países Sul-Americanos, por meio dos seguintes
eixos4:
1) Acesso ao Caribe – Rodovia BR-174 - consolidando uma alternativa de acesso à Zona
Franca de Manaus;
2) Acesso ao Atlântico – por meio da integração das modalidades hidroviária e rodoviária,
permitindo que o Centro-Oeste e Estados como Acre e Rondônia tenham maior agilidade
logística;
3) Ligação do Porto de Itaqui, no Estado do Maranhão, com as áreas de produção mineral
do Pará, agroindustriais do cerrado e semi-árido, conectando a hidrovia do Araguaia-Tocantins, a
Ferrovia Norte-Sul e a Ferrovia Carajás;
4 Em relação aos eixos do PAB, a rodovia BR-174 encontra-se totalmente pavimentada ligando a região de Manaus à divisa do Brasil com a Venezuela. A rodovia BR – 364 passa por constantes obras de recuperação, necessárias pelas constantes chuvas que incidem na região. As hidrovias estão sendo preparadas para navegação nos seguintes trechos: Hidrovia Tocantins – Araguaia com extensão navegável de 3251 km, englobando os trechos: Rio Araguaia - Aruanã -GO — Xambioá - TO; Rio das Mortes - Nova Xavantina - MT — São Félix do Araguaia - MT; Rio Tocantins - Peixe - TO — reservatório Lajeado; Miracema - TO – Estreito - MA; Imperatriz– São João do Araguaia; São João do Araguaia – reservatório de Tucuruí; barragem de Tucuruí - foz do Tocantins. E em relação ao eixo de ligação entre o Cerrado e o Porto de Itaqui - MA, esta linha já liga o Estreito no MA (próximo ao norte do TO) a Itaqui, principal porto nordestino. Já há carregamentos de grãos de Balsas - MA e TO.
32
4) Recuperação da BR- 364, a qual tem início em Limeira – SP e termina em Rodrigues
Alves – AC, melhorando as condições de infra-estrutura das regiões Centro-Oeste e Norte.
Nesse mesmo ano, o governo editou a Medida Provisória 15115 de 25 de Julho de 1996,
motivado pelas inúmeras pressões sobre o desmatamento na Amazônia. A Medida Provisória
eleva de 50% para 80% as áreas de preservação. Além disso, altera o Imposto Territorial Rural -
ITR.
Uma outra política importante para a região é o Plano Amazônia Sustentável - PAS
lançado pelo o governo federal em 2006. Nele, o governo reconhece o “esgotamento das políticas
públicas de ocupação do território” (BRASIL, 2006, p. 10), e orienta a ação do Estado (diretrizes)
para a:
• “Promoção do ordenamento territorial mediante regulamentação fundiária; proteção dos
ecossistemas e dos direitos das populações tradicionais, bem como a melhor destinação de
terras para a exploração produtiva;
• Minimização do desmatamento legal com a transformação da estrutura produtiva,
impedindo a replicação do padrão extensivo de uso do solo;
• Esforços no sentido de agregar valor à produção regional, mediante capacitação
tecnológica dos setores tradicionais, indução de novos empreendimentos baseados em
conhecimento técnico-científico avançado, em especial quanto ao uso sustentável da
floresta;
• Estímulo ao desenvolvimento com equidade, evitando-se reproduzir a desigualdade
social, em que poucos se beneficiam dos investimentos e iniciativas para a região;
• Estímulo à cooperação entre os entes federados;
• Fortalecimento da sociedade civil, para que a crescente presença do Estado na região seja
construída em sinergia com seu engajamento”.
Pelas diretrizes do PAS, pode-se perceber claramente a postura atual do Estado, que se
insere como um dos vários agentes que interagem na região, cujo papel principal é a articulação
com os demais setores da sociedade. O presente engajamento contrasta fortemente, como foi 5 Até a vigência do Decreto Nº 5.975 de 30 de novembro de 2006, a Lei Nº 4.771, de 15 de setembro de 1965, passou por 67 modificações por meio de medidas provisórias.
33
visto, com o Estado centralizador e gestor, no período que estende de meados da década de
sessenta até meados da década de oitenta.
2.4 As políticas de isenções fiscais e de crédito para dinamizar atividades econômicas na
região Amazônica
Para estimular as atividades econômicas na Amazônia Legal, o governo federal, além dos
investimentos em infra-estrutura que realizou (como a construção de rodovias) e dos projetos de
colonização que implementou – ambos analisados no item anterior – instituiu políticas de
incentivos fiscais e de crédito para estimular atividades econômicas na região. Essas políticas são
descritas nesse item.
Talvez a Amazônia tenha sido a primeira região do Brasil a ter isenção de impostos
visando desenvolver sua atividade econômica, pois tais incentivos surgiram ainda ao longo do
século XVII, para promover o cultivo do cacau, tabaco e açúcar (HANSON, 1986). Mas é a partir
da década de 1960 que os incentivos fiscais se tornaram um elemento bastante presente no
processo de desenvolvimento da Amazônia.
Conforme Mendes (2000, p. 5), os incentivos fiscais referem-se “a tudo aquilo que a
legislação fixa como favor fiscal, concedido a setores ou regiões, por meio de isenções, redução
de base tributável ou alíquotas”. Empiricamente é difícil distinguir a isenção da renúncia fiscal.
De forma geral, isenção fiscal se caracteriza quando um empreendimento é implantado
necessariamente com a presença do benefício fiscal, caso contrário, o empreendimento não
existiria e a receita fiscal também não, ou seja, também não poderia se constituir na situação de
renúncia fiscal.
Dentro dessa ótica, os projetos e ações que obtiveram algum tipo de benefício fiscal na
região amazônica podem ser caracterizados por isenção fiscal, dado o imenso vazio que antecedia
a região. E este vazio era exatamente o que o governo federal pretendia preencher com as
políticas de isenção a partir da década de 1960.
A adoção de medidas fiscais para a atração de investimentos se caracteriza pelo aspecto
pouco intensivo e seletivo. A outra opção seria a formulação de políticas que alterassem as
condições sistêmicas do setor produtivo, como a desregulamentação, o desenvolvimento de
34
instituições públicas e privadas para o desenvolvimento regional de pesquisa e os investimentos
em infra-estrutura econômica e social. Porém, essas medidas são de caráter extremamente lento e
mais custosas aos cofres públicos que as adotadas pelas medidas de isenção (CAVALCANTI;
PRADO, 1988).
A concepção e a estrutura das políticas que foram aplicadas na região amazônica são
derivadas, de certa forma, da experiência que o governo acumulou com a Superintendência de
Desenvolvimento do Nordeste - SUDENE, criada em 1959. Em 1963, o governo permitiu que os
benefícios do Sistema 34/18, criados para os Estados do Nordeste, fossem utilizados nos Estados
da Amazônia.
Em 1966, a Lei nº 5.173 criou a Superintendência de Desenvolvimento da Amazônia –
SUDAM, e extinguiu a Superintendência do Plano de Valorização Econômica da Amazônia -
SPVEA. O principal objetivo da SUDAM era conceber, promover e coordenar o Plano de
Valorização Econômica da Amazônia - PVEA. Além da SUDAM, a execução do Plano contava
com o Banco da Amazônia S.A. - BASA, demais órgãos do governo federal e também entidades
credenciadas que tenham condições de participar e contribuir para o desenvolvimento da região
amazônica.
Com a criação da SUDAM e com outros mecanismos de fomento, as isenções fiscais eram
concedidas principalmente para as atividades da pecuária, da mineração e da extração madeireira,
justamente atividades que necessitam de grandes quantidades de terra. Com os mecanismos
fiscais, o governo orientava, segundo os seus critérios, o uso do solo na região, na medida em que
tais atividades só se justificavam, do ponto de vista econômico, caso estivessem amparadas em
algum mecanismo que atenuasse o baixo poder do mercado consumidor local e as longas
distâncias aos centros consolidados dos Estados do Sudeste. Por meio dos incentivos, a Região
Norte poderia se articular aos centros produtivos por meio do fornecimento de matérias-primas
para a industrialização, pois, as empresas que se beneficiavam dos incentivos destinavam-se
apenas à exploração de bens primários, semi-elaborados e de baixo valor agregado (LOUREIRO;
PINTO, 2005).
Pelo Decreto-Lei nº. 1376/74, o mecanismo do Sistema 34/18 se tornou o Fundo de
Investimento da Amazônia – FINAM, o qual continuou a conceder incentivos via dedução do
imposto de renda. O FINAM ainda se constitui um importante mecanismo para a concessão de
35
incentivos visando a atração e o desenvolvimento de atividades econômicas na região (Gráfico
2.1).
0
50
100
150
200
250
300
1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996
US$
milh
ões
Gráfico 2.1 - Evolução do crédito concedido pelo Fundo de Investimento da Amazônia: 1970 a
1995 Fonte: Gomes e Vergolino (1997)
O Gráfico 2.1 mostra a evolução do volume financeiro concedido por meio dos
mecanismos FINAM entre 1970 e 1995. Nela se pode observar a oscilação do volume concedido.
Isso pode estar relacionado às condições econômicas que o país estava vivendo nesse período,
com início de crise econômica e aumento do processo inflacionário. A resultante das condições
econômicas torna o investimento em novas atividades menor, o que justifica a queda das
concessões.
Em relação aos mecanismos utilizados pelo FINAM, a Lei nº 8.167 de 16 de janeiro de
1991 alterou a legislação do imposto sobre a renda relativa a incentivos fiscais e estabeleceu
novas condições operacionais dos Fundos de Investimentos Regionais. Alguns aprimoramentos
foram efetuados por meio dos decretos nºs. 153, de 25.06.91, e o 853, de 02.07.93, no entanto, a
Lei nº 9.532 de 10 de dezembro de 1997 determinou que a partir de 2003 os incentivos sejam
decrescentes e o prazo final de concessão dos incentivos não pode ultrapassar o ano de 2013.
Uma importante alteração da política de desenvolvimento da região amazônica foi feita
por meio da Medida Provisória Nº 2.146-1 de maio de 2001, a qual extinguiu a Superintendência
36
de Desenvolvimento da Amazônia - SUDAM. Além disso, ela também criou a Agência de
Desenvolvimento da Amazônia - ADA e o Fundo de Desenvolvimento da Amazônia - FDA, o
qual é administrado pela ADA e tem o objetivo de alavancar os recursos necessários para a
realização de investimentos nas áreas de atuação das agências. A principal função da ADA é
propor e coordenar a implantação do Plano de Desenvolvimento da Amazônia.
A alegação do governo federal para a extinção da Sudam, bem como da Sudene, era o
elevado nível de corrupção interna6.
A Tabela 2.1 mostra a evolução dos benefícios concedidos por meio da ADA e FINAM.
Embora a literatura ressalte o fim das políticas de desenvolvimento regional com a extinção da
SUDAM, a ADA concedeu um volume maior de benefícios fiscais do que os últimos anos de
vigência da SUDAM. O FINAM, que no final da década de 1990 tinha um volume de concessões
semelhante ou até mesmo maior que o da SUDAM, tem atualmente uma importância relativa
menor que o da ADA. Vale ressaltar que os benefícios concedidos, comparando-se 2007 com
2005, tiveram um aumento aproximado de 125%. O montante crescente de benefícios concedidos
pela ADA mostra a intenção do governo em manter a estrutura de desenvolvimento regional
ativa.
Tabela 2.1 - Benefícios fiscais por instituição concedente e setor econômico beneficiado: 1998 a
2007 (R$ de 2000)
FINAM ADA Ano Total Total Agricultura Indústria Total Agricultura Indústria
1998 1.147.959.609 553.522.918 594.436.691 1999 722.472.273 402.459.960 320.012.312 2000 597.231.973 315.700.000 281.531.973 2001 614.003.600 342.663.043 271.340.556 2002 282.872.110 282.872.110 2003 670.381.345 136.673.232 25061764 111611469 533.708.112 97866029,7 435842082,7 2004 352.382.864 66.102.841 12121275 53981566,8 286.280.023 52495153,4 233784869,7 2005 449.990.596 76.791.101 14081180 62709920,3 373.199.495 68433572,9 304765922,9 2006 583.615.827 99.594.308 18262603 81331704,4 484.021.519 88755001,8 395266517,6 2007 910.402.954 114.270.510 20953778 93316732,7 796.132.443 145986766 650145677,5
Fonte: Brasil (1998 - 2007)
6 Esse discurso também fora utilizado pelo governo federal no momento da desativação do SPVEA e criação da Sudam.
37
A última transformação da estrutura para a formulação de políticas visando o
desenvolvimento da região norte foi a aprovação do Decreto Nº 6.199, de Agosto de 2007, o qual
regulamentou o que se denomina a Nova Superintendência do Desenvolvimento da Amazônia -
SUDAM, extinguindo a Agência de Desenvolvimento da Amazônia - ADA. A Nova SUDAM
está vinculada ao Ministério da Integração Nacional. O mesmo decreto recriou os Conselhos
Deliberativos, os quais têm o papel sobre a formulação de estratégias de desenvolvimento para a
região e sobre a aplicação dos recursos dos Fundos de Desenvolvimento da Amazônia - FDA.
Com a Nova SUDAM, o governo pretende manter o aparato das políticas de fomento de
atividades econômicas na região. Embora, como se deve supor, as políticas econômicas para o
desenvolvimento devem encampar temas ambientais.
A Lei nº 7.827, de 27 de setembro de 1989, criou o Fundos Constitucional do Norte -
FNO, o qual transfere para os estados e municípios os recursos arrecadados pelo governo federal
por meio do Imposto de Renda e Imposto sobre Produtos Industrializados. Sua abrangência são
todos os Estados da Região Norte. O Fundo visa fomentar o desenvolvimento de atividades
econômicas nos setores agropecuário, mineral, industrial, agroindustrial, turístico, comercial e de
serviços. A Tabela 2.2 mostra os valores concedidos pelo FNO para os estados da Região Norte
entre 2000 e 2006. Ao longo desse período, o estado que mais recebeu os benefícios foi o Pará
(R$ 1.859.858.100), seguido do Tocantins (R$ 993.296.300) e Rondônia (R$ 589.490.300).
Tabela 2.2 - Valores concedidos pelo Fundo Constitucional de Financiamento do Norte – FNO –
(R$1000)
Estado \ Ano 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006Total
AcumuladoAcre 27568,0 23374,1 22784,3 26486,0 27830,6 48925,6 24566,9 201.535,50Amapá 5326,0 4013,6 4450,5 2610,8 4011,0 5227,4 3314,6 28.953,90Amazonas 36989,0 30552,5 30785,3 63092,4 98728,5 40890,0 109771,8 410.809,50Pará 313888,0 209778,1 233153,4 356766,8 312822,5 227022,8 206426,5 1.859.858,10Rondônia 106813,0 23311,6 47309,1 102048,0 134977,0 85555,7 89475,9 589.490,30Roraima 6549,0 2834,2 4076,5 9154,1 16660,0 29928,0 17904,4 87.106,20Tocantins 200178,0 117122,3 90930,1 155349,4 189060,6 134929,2 105726,7 993.296,30Total 697311,0 410986,4 433489,2 715507,4 784090,2 572478,6 557186,7 4.171.049,50
Fonte: Banco da Amazônia (2000 - 2006)
38
Para o ano de 2006, 55,7% dos recursos foram aplicados no setor da agropecuária, 21,4%
no industrial, 11,4% no comércio e prestação de serviços, 11% em infra-estrutura e 0,5% no
turismo.
39
2.5 Análise do comportamento das variáveis consideradas causas imediatas do
desmatamento na Amazônia no período de 1970 a 2006
A literatura ressalta o crescimento populacional, a construção de rodovias e as atividades
econômicas (dos setores agropecuário, industrial e de serviços), que são estimuladas pelas
políticas econômicas analisadas nos dois últimos itens, como causas imediatas do desmatamento.
O presente item analisa a evolução daquelas três variáveis na Amazônia Legal, ressaltando que
elas têm dinamismo diferente entre os estados.
A interpretação sobre a importância da dinâmica populacional causando o desmatamento
é contraditória. Dentro da literatura internacional, alguns trabalhos apontam que, em última
instância, todas as ações humanas são realizadas para o sustento da população, gerando, assim, o
desmatamento (TANAKA; NISHII, 1997). Mas ao que tudo indica, não é a simples presença da
população em determinada região que implica em maiores níveis de desmatamento (HOGAN,
2001), e sim, quais são as utilizações do solo, a exemplo da construção de estradas, formação de
núcleos populacionais, hidrelétricas e as atividades econômicas.
Do ponto de vista da ocupação, a Amazônia Legal evoluiu de uma região com população
extremamente escassa (8,2 milhões em 1970), passando para 17 milhões em 1991, até atingir 21
milhões de habitantes em 2000. A densidade demográfica subiu de apenas 1,7 habitante por
quilômetro quadrado em 1970 para 4,2 habitantes por quilômetro quadrado em 2000. Nesse
mesmo período, a população brasileira era de 93,13 milhões em 1970; em 1980 era de 146,82
milhões, 157,07 milhões em 1991 e 169,8 milhões em 2000.
A população urbana de todos os estados que formam a Amazônia Legal teve aumento ao
longo de todo o período analisado (ver Gráfico 2.2). Com exceção de Tocantins, onde a
população rural de 2005 é inferior a de 1970, a população rural dos demais estados seguiu a
mesma dinâmica que a população urbana. Já entre 2000 e 2005, a população rural aumentou
somente no Acre, Amapá, Amazonas, Rondônia e Roraima, tendo diminuído nos outros estados.
Vale ressaltar que o número de famílias assentadas em entre 2003 e 2006 na região norte é o
maior de todas as regiões do país, totalizando 187.311 nesse período7. Isso mostra o crescimento
da população rural e a pressão potencial sobre o desmatamento.
7 INSTITUTO NACIONAL DE COLONIZAÇÃO E REFORMA AGRÁRIA - INCRA. Sistema de Informações de Projetos de Reforma Agrária - SIPRA. Relatório: 0227 de 8 de maio de 2007.
40
0
1000
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3000
4000
5000
6000
7000
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2000
AC AM AP MA MT PA RO RR TO
Urbana Rural
Gráfico 2.2 - População dos estados da Amazônia Legal 1970 a 2000 (mil habitantes) Fonte: IBGE (2000, 2002)
Sobre o impacto das rodovias sobre o desmatamento, existe certo consenso na literatura
de que a abertura ou a pavimentação não gera o desmatamento, mas sim facilita o acesso dos
agentes a áreas até então isoladas. Nessa mesma linha, a construção de estradas, pavimentadas ou
não, também contribui para a diminuição dos custos de transporte, tornando rentável o uso
econômico de áreas mais distantes dos centros de comercialização dos bens produzidos (PFAFF,
1996; LAURENCE et al., 2004; FEARNSIDE, 2006; FEARNSIDE; GRAÇA, 2006; SOARES
FILHO et al., 2005).
Mas de maneira geral, a literatura aponta que os grandes eixos rodoviários direcionam
apenas o sentido do desmatamento, a velocidade depende de como os agentes são influenciados
positivamente a exercer atividades que demandem solo e que tais atividades sejam alternativas à
floresta, ou seja, existe uma relação muito próxima entre o desmatamento e as condições
econômicas exercidas na região (LAURANCE et al., 2004; FEARNSIDE, 2005; SOARES
FILHO et al., 2005).
Sobre as rodovias, a rede pública (federal, estadual e municipal) totalizava
aproximadamente 251 mil quilômetros no ano de 2004 nos estados da Amazônia legal, dos quais
aproximadamente 29% estão asfaltadas e o restante (71%) são estradas não-pavimentadas em
diferentes condições de rodagem. Os estados com maior malha rodoviária são os estados do Mato
Grosso, Maranhão e Pará, respectivamente (Gráfico 2.3).
41
0
100
200
300
400
500
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1970
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1990
2000
2004
AC AP AM MA MT PA RO RR TO
Gráfico 2.3 - Extensão da malha rodoviária nos estados da Amazônia Legal (100 Km)
Fonte: Brasil (2001) e Agência Nacional de Transportes Terrestre - ANTT (2006)
Sobre a economia da Amazônia, embora seja, em certos aspectos, inexpressiva diante de
outras regiões brasileiras, ela é diversificada e bastante diferenciada entre seus estados. De forma
geral, ela é baseada na agropecuária (extração de madeira, pecuária e agricultura), na mineração
(em especial, ferro e bauxita), na Zona Franca de Manaus e no setor de serviços. Conforme a
Tabela 2.3, se pode verificar que o PIB regional totalizou R$ 106,7 bilhões em 2005, o que
representou apenas 7,8% do PIB do Brasil naquele ano.
Tabela 2.3 - PIB: valor real e composição – 2005 (R$ de 2000)
Composição Setorial do PIB (%) Estados PIB Total (em mil Reais)PIB Agropecuário PIB Industrial PIB Serviços
Acre 2.824.255,75 20,02 11,52 68,45 Amazonas 21.021.842,45 5,24 44,25 50,51 Amapá 2.751.652,30 3,20 11,38 85,42 Maranhão 15.959.557,05 17,78 17,19 65,03 Mato Grosso 23.609.976,22 32,17 18,66 49,17 Pará 24.671.384,16 8,95 33,14 57,91 Rondônia 8.130.539,74 20,45 13,92 65,63 Roraima 2.003.060,37 7,66 11,05 81,29 Tocantins 5.724.212,89 21,90 27,41 50,69
Fonte: Instituto de Pesquisa em Economia Aplicada - IPEA (2007)
42
O setor de serviços é a principal atividade geradora de renda para todos os estados da
região, e correspondeu em 2005 a mais de 50% para todos os estados que compõem a região.
Para o Amapá e Roraima, o setor de serviços representou mais de 80% do PIB em 2005. E é
importante ressaltar que muitos dos serviços são oriundos das atividades de governo.
Após o setor de serviços, o PIB industrial e o PIB agropecuário assumem pesos distintos
para cada um dos estados. Enquanto o PIB industrial tem maior importância que o agropecuário
para o Amapá, Amazonas, Pará, Roraima e Tocantins, o PIB agropecuário tem maio peso que o
industrial para o Acre, Maranhão, Mato Grosso e Rondônia.
Não há evidências teóricas ou relatos empíricos da relação entre o setor de serviços e o
desmatamento. Já a relação entre o desmatamento e o setor industrial é mais clara, a qual,
dependendo de sua natureza, pode acarretar sérios impactos sobre o desmatamento. Exemplo
disso é o complexo de Carajás, o qual abriu caminho para o funcionamento de empresas
denominadas “guseiras”, as quais produzem o ferro-gusa a partir do minério de ferro, e estão
localizadas nos Estados do Maranhão e Pará. As quinze empresas em funcionamento produziram,
até 2005, mais de 20 milhões de toneladas. Para cada tonelada de ferro-gusa são utilizados 875 kg
de carvão, o qual é predominantemente obtido por meio do desmatamento, pois a silvicultura
voltada ao seu abastecimento não é suficiente. Só no ano de 2005, há a estimativa de que cem mil
hectares de floresta foram derrubados para a produção de carvão (HOMMA et al., 2006). Por
outro lado, no estado do Amazonas e especificamente no município de Manaus, onde se localiza
a Zona Franca, a área desmatada é uma das menores da região, pois as atividades industriais ali
concentradas não demandam por bens oriundos da floresta.
De todos os setores, o agropecuário mostra ter o maior impacto sobre o desmatamento,
dada sua necessidade por solo. Especificamente sobre ele, o estado com maior PIB agropecuário
em 2005 é o de Mato Grosso, seguido pelo Maranhão, Pará e Rondônia (ver Gráfico 2.4). De
1970 até 2005 o crescimento da produção agropecuária da região não foi contínua, como pode ser
observado no Gráfico 2.4. Entre 2000 e 2005 a produção do Acre cresceu 576,6%; do Tocantins,
260%; de Roraima, 230%; do Amazonas, 134%; do Mato Grosso, 106% e de Rondônia, 73%. Já
a produção do Pará e do Amapá decresceu 51% e 5,2%, respectivamente.
43
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2000
2005
AC AM AP MA MT PA RO RR TO
Gráfico 2.4 - PIB agropecuário nos estados da Amazônia Legal: 1970 a 2005 (R$ milhões a
preços de 2000) Fonte: IPEA (2007)
Em função do crescimento econômico da região, é factível esperar um aumento dos
fatores de produção que são empregados na produção dos bens agropecuários, embora a
produtividade dos fatores utilizados possa também ter crescido nesse período. Em todos os
estados analisados, a área destinada à agricultura aumentou (ver Gráfico 2.5) cerca de 220% entre
1995 e 2006, embora a intensidade do aumento seja bastante diferenciada entre eles.
050
100150200250300350
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Pastagem Agricultura
Gráfico 2.5 - Área destinada à agricultura e à pastagem nos estados da Amazônia Legal: 1970 a
2006 (mil Km2) Fonte: IBGE (2006)
44
Em relação à pecuária, com exceção dos estados de Roraima e de Tocantins, a área de
pastagem dos demais aumentou ao longo de todo o período e, somente entre 1995 e 2006,
aumentou aproximadamente 20%. De forma geral, a pecuária ocupa grandes áreas nos estados de
Mato Grosso, Pará, Tocantins e Maranhão. Nos demais estados, quando comparada com estes
últimos, a área destinada a essa atividade é pequena.
Nos dois últimos censos agropecuários – 1995 e 2006, o estado do Amazonas teve a maior
taxa de crescimento da área destinada à pastagem (247,2%), embora sua participação na produção
total da região seja bastante pequena (Tabela 2.4). A área com pastagem no Pará teve um
aumento também significativo nesse período (76,6%), no entanto, esse estado é o segundo em
dimensão da área de pastagem. Mato Grosso, o qual detém a maior área de pastagem da região,
teve um crescimento de 6,3% nessa área. O crescimento da área agrícola nesse período foi
superior à da pastagem. Mais uma vez, o Amazonas teve a maior taxa de crescimento (909,9%)
da região.
Tabela 2.4 - Área destinada à pastagem e à agricultura em 1995 e 2006 e taxas de crescimento
dessas áreas (Km2)
Pastagem Agricultura Estado 1995 2006 Taxa de Crescimento 1995 2006 Taxa de CrescimentoAcre 6.142,13 10.324,31 68,0 759,39 1.777,32 134,0 Amapá 2.449,78 4.320,35 76,3 198,53 838,94 322,5 Amazonas 5.289,13 18.365,35 247,2 2.353,61 23.770,48 909,9 Maranhão 53.105,52 61.626,92 16,0 8.218,27 40.775,48 396,1 Mato Grosso 214.520,61 228.090,21 6,3 29.517,45 68.657,63 132,6 Pará 74.557,28 131.678,56 76,6 8.083,54 32.143,31 297,6 Rondônia 29.220,69 50.642,61 73,3 4.323,08 5.134,64 18,7 Roraima 15.425,65 8.065,59 -47,7 1.330,12 2.284,44 71,7 Tocantins 110.781,56 102.908,56 -7,1 2.672,28 8.118,74 203,8
Fonte: IBGE (2006)
Durante todo o período de aceleração do desmatamento (pós 1970) a pecuária tem sido
apontada como a atividade maior causadora do desmatamento. Trabalhos realizados na década de
1980 apontavam que a pecuária dominava o uso do solo em áreas desmatadas na Amazônia
(FEARNSIDE, 1983). A finalidade da produção de carnes não ultrapassava os limites regionais,
45
devido a fatores como endemia de aftose e as dificuldades para transportar por longas distâncias
até os grandes mercados, por exemplo.
Os tradicionais mecanismos de incentivos que o governo federal concedia para a pecuária
na região amazônica ao longo das décadas de 1970 e 1980 foram menos operantes no final da
década de 1980 (FEARNSIDE, 1991). Mas mesmo com menos incentivos, a pecuária continuou
crescendo na região amazônica, passando de cerca de 18,7 milhões de unidades em 1985 para 35
milhões em 1995 e 56 milhões em 2006. Esse crescimento ocorreu devido à melhora das
condições sanitárias de produção, permitindo a exportação para outras regiões do país e também
aos mercados internacionais (NEPSTAD et al., 2006).
A exemplo da área de pastagem, a dimensão do rebanho bovino também aumentou
praticamente em todos os estados (ver Gráfico 2.6). Os principais estados pecuaristas apontados
pelo Censo Agropecuário de 2006 são Mato Grosso, Pará, Rondônia Tocantins e Maranhão.
Como é de se esperar, existe um correlação muito forte entre a dimensão do rebanho e a área de
pastagem (de 0,89).
0
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Gráfico 2.6 - Dimensão do rebanho bovino nos estados da Amazônia Legal: 1970 a 2006 (mil
unidades) Fonte: IBGE (2006)
Pelo fato da maior parcela da pecuária ter sido extensiva, seu crescimento implicava
necessariamente em desmatamento (MERTENS et al., 2002). Como afirma Margulis (2003), a
atividade apresenta baixa rentabilidade, e maiores ganhos são obtidos por meio da ampliação das
46
áreas de pastagens. Caso outras atividades superem a pecuária na geração de renda, facilmente é
possível converter as pastagens por outros usos do solo.
A atividade da pecuária adotada nas pequenas propriedades exerce maiores pressões sobre
a floresta do que a das grandes propriedades. Isso decorre do fato de que as pequenas
propriedades não têm recursos para recuperar o desgaste das áreas de pastagens, dada a
descapitalização das pequenas propriedades. O trabalho de Feitosa (2003) aponta que o custo
para recuperar áreas de pastagens degradadas é da ordem de R$ 800,00 por hectare na região
sudeste do Estado do Pará, enquanto o custo para gerar novas áreas de pasto a partir do
desmatamento é de R$ 350 por hectare. Dessa forma, e sendo o pequeno produtor um agente
também racional, existe um estímulo para a continuidade do desmatamento.
Quando comparada com a da pecuária, a influência da agricultura sobre o desmatamento
ao longo da década de 1970 era pequena, segundo Fearnside (1986). No entanto, a partir da
década de 1980, a agricultura praticada pelos colonizadores representava um grande potencial de
desmatamento, a chamada agricultura do “corte e queima”, principalmente nos Estados de
Rondônia, Acre e Roraima (FEARNSIDE, 1991).
O desmatamento decorrente do crescimento agrícola é amplamente dependente dos
direitos de propriedade, das fontes de crescimento, dos tipos de política utilizada para estimular a
agricultura, da credibilidade do governo e se a produção é comercial ou de subsistência. Assim,
dependendo das condições que prevalecem, o desmatamento pode ser irrisório ou massivamente
destrutivo (LÓPEZ, 2002).
A agricultura das pequenas propriedades, ou familiar, exerce também grande impacto
sobre o desmatamento. De forma geral, a agricultura familiar é itinerante, na medida em que ela
está baseada no desmatamento e na queima para o preparo do solo. Quando o solo perde sua
capacidade de produção, e isso ocorre em média a cada três anos de uso, os agricultores partem
para uma nova área de mata densa (HOMMA, 2006). Além disso, a agricultura familiar sobrevive
por meio “da venda de produtos agrícolas (culturas alimentares, perenes e pecuárias) efetuados a
custas das contínuas incorporações de novas áreas de florestas densas, dos produtos florestais,
como extrativismo vegetal (madeireiros e não madeireiros), dos produtos da fauna, como
extrativismo da pesca, da transferência de recursos públicos e de familiares e, da venda de mão-
de-obra” (MENEZES, 2002, p. 16).
47
Dentre todas as variedades de culturas, a da soja é apontada pela literatura como a grande
responsável pelo avanço do desmatamento na região amazônica, a qual chegou à Amazônia pela
expansão sobre os cerrados. Além da cultura da soja ocupar parcelas crescentes de solo na região,
ela necessita da “construção de grandes projetos infra-estruturais, os quais movimentam uma
enorme cadeia de eventos condutores da destruição de vastas áreas de habitats naturais”
(FEARNSIDE, 2006a, p. 264) para muito além da área efetivamente plantada.
O cultivo da soja na região amazônica não é recente, data de meados da década de 1950,
quando o então Instituto Agronômico do Norte realizou alguns experimentos com essa cultura em
áreas de várzea em Belém. Em 1982 é registrada a primeira área para o cultivo comercial da soja,
totalizando 60 hectares, no Estado de Rondônia. No ano de 1984 a Embrapa Soja recomendou o
plantio dessa cultura em Rondônia (HOMMA, 2003). A partir dessa época, a área ocupada pela
soja foi crescente e, atualmente, com exceção do Estado do Amapá, todos os demais produzem
soja (ver Tabela 2.5). É conveniente ressaltar que o cultivo da soja no Estado do Acre apareceu
primeiramente nas pesquisas oficiais em 2005.
Tabela 2.5 - Área plantada com soja nos estados da Amazônia Legal: 1990 a 2005
Estado \ Ano 1990 1995 2000 2005 Rondônia 4.640 4.500 11.800 75.275 Acre 0 0 0 55 Amazonas 0 0 1.060 2.256 Roraima 0 0 0 13.000 Pará 0 0 2.225 68.410 Amapá 0 0 0 0 Tocantins 30.120 20.237 57.919 355.300 Maranhão 15.305 87.690 178.716 372.074 Mato Grosso 1.552.910 2.338.926 2.906.648 6.121.724
Fonte: IBGE (1990, 1995, 2000, 2005)
No entanto, existem outros entendimentos sobre o avanço da soja e o aumento do
desmatamento, a exemplo de Brandão, Rezende e Marques (2005). Esses autores salientam que a
expansão da área plantada com soja se deu predominantemente pela conversão de áreas de
pastagens. Isso é uma evidência de que o avanço da soja não impacta no desmatamento da
floresta amazônica, e sim é um novo uso para áreas que não conferem níveis satisfatórios de
rentabilidade.
48
De forma geral, o avanço do desmatamento na região também se deve à baixa tecnologia
empregada em boa parte da produção agropecuária. Convivem na região amazônica atividades
agropecuárias modernas, com plantadeiras e colheitadeiras, e, no outro extremo, atividades
arcaicas, que utilizam instrumentos rudimentares. Como as atividades arcaicas sobrevivem
somente da incorporação de novas áreas, provenientes da floresta densa, ela necessariamente gera
novos desmatamentos. Após a derrubada e queima, são plantadas culturas de arroz ou milho, por
no máximo 3 anos, em seguida, a área é destinada à pecuária, que se sustenta por cerca de 10 a 12
anos, após isso, a área é abandonada e as atividades migram para novas áreas de floresta densa
(HOMMA, 2006).
Embora as áreas de pastagem e de agricultura tiveram aumento, a quantidade de pessoas
utilizadas na produção diminuiu, com exceção do estado do Mato Grosso. Se comparado 2006 a
1970, houve aumento, mas em relação a períodos intermediários, os censos de 1995 e 2006
mostram uma queda nos trabalhadores na agropecuária para todos os estados que compõem a
região da Amazônia Legal quando confrontados com 1980 e 1985 (ver Gráfico 7). Os estados que
mais empregam pessoas na atividade agropecuária são Maranhão, Pará, Mato Grosso e
Amazonas. Porém, em praticamente todos os estados houve a queda da densidade de
trabalhadores, expresso pela relação trabalhadores por área.
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Trab
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Rel
ação
Tra
b./Á
rea
Trabalhadores na Agropecuária Relação Trabalhadores/Área
Gráfico 2.7 - Número de pessoas empregadas na produção agropecuária nos estados da Amazônia
Legal: 1970 a 2006 (mil trabalhadores) e relação trabalhadores por unidade de área
(trabalhadores por Km2) Fonte: IBGE (2006)
49
A diminuição na quantidade de trabalhadores pode estar atrelada à intensificação de
capital utilizado em algumas áreas. O Gráfico 2.8 mostra a quantidade de tratores utilizados na
produção agropecuária e a relação entre a quantidade de tratores e a área.
05000
1000015000200002500030000350004000045000
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AC AP AM MA MT PA RO RR TO
020406080100120140160
Tratores Relação Trator / Área
Gráfico 2.8 - Número de tratores nos estados da Amazônia Legal: 1970 a 2006 e relação
trator/área Fonte: IBGE (2006)
Os estados com maior número de tratores em 2006 foram Mato Grosso, Tocantins, Pará,
Maranhão e Rondônia. Além disso, pode-se observar nos últimos anos a intensificação do uso do
capital nos estados do Maranhão, Mato Grosso, Rondônia, Roraima e Tocantins. Por outro lado,
houve a diminuição da relação tratores/área nos estados do Acre, Amapá, Amazonas e Pará8.
O avanço das atividades agropecuárias implica a substituição de áreas florestais por áreas
de cultivo agrícola e de criação pecuária, ou seja, implica o avanço do desmatamento, além da
erosão, do assoreamento e poluição dos rios da região.
8 Apesar do Gráfico 2.7 não apresentar os dados sobre o número de tratores no estado do Amapá, dada a pequena quantidade existente, ele teve um comportamento distinto dos demais estados. Entre 1970 e 1995 o número de tratores cresceu, mas entre 1995 e 2006 houve diminuição da quantidade de tratores utilizados na produção agropecuária.
50
2.6 A evolução recente do desmatamento na Amazônia
A ocupação na Amazônia, desde a decadência da borracha até a década de 1970, produziu
o desmatamento em somente 1% de toda a área. E nos 35 anos subseqüentes o desmatamento
tomou 17% da área amazônica. A Tabela 2.6 mostra a evolução do desmatamento para toda a
região.
Tabela 2.6 - Evolução da área de cobertura florestal e área desmatada na Amazônia
Período Estimativa da cobertura florestal
remanescente na Amazônia (Km2)Porcentagem da cobertura
florestal * Área desmatada (Km2) pré-1970 4.100.000 78,58
1970 4.001.600 76,70 98.400 1977 3.955.870 75,82 45.730
1978-1987 3.744.570 71,77 211.300 1988 3.723.520 71,37 21.050 1989 3.705.750 71,03 17.770 1990 3.692.020 70,76 13.730 1991 3.680.990 70,55 11.030 1992 3.667.204 70,29 13.786 1993 3.652.308 70,00 14.896 1994 3.637.412 69,72 14.896 1995 3.608.353 69,16 29.059 1996 3.590.192 68,81 18.161 1997 3.576.965 68,56 13.227 1998 3.559.582 68,22 17.383 1999 3.542.323 67,89 17.259 2000 3.524.097 67,54 18.226 2001 3.505.932 67,20 18.165 2002 3.484.727 66,79 21.205 2003 3.459.576 66,31 25.151 2004 3.432.147 65,78 27.429 2005 3.413.354 65,42 18.793 2006 3.400.254 65,17 13.100
Fonte: INPE (2006)
* esses valores são subestimados, devido ao fato da área desmatada a cada ano, ultima coluna da tabela acima, incluir áreas que já foram desmatadas no passado e que estavam cobertas com florestas secundárias.
A Tabela 2.7 mostra a área desmatada para os estados que compõem a Amazônia Legal
no período de 1990 a 2005. Como pode ser observado, existe uma grande discrepância da área
desmatada entre os estados. Em função disso, pode-se dividir a região em dois grupos: os
pequenos estados desmatadores e os grandes estados desmatadores.
51
Tabela 2.7 - Área desmatada nos estados da Amazônia Legal: 1990 - 2005 (km2/ano)
Estados\Ano 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Acre 550 380 400 482 482 1208 433 358Amapá 250 410 36 nd nd 9 nd 18Amazonas 520 980 799 370 370 2114 1023 589Maranhão 1100 670 1135 372 372 1745 1061 409Mato Grosso 4020 2840 4674 6220 6220 10391 6543 5271Pará 4890 3780 3787 4284 4284 7845 6135 4139Rondônia 1670 1110 2265 2595 2595 4730 2432 1986Roraima 150 420 281 240 240 220 214 184Tocantins 580 440 409 333 333 797 320 273Amazônia Legal 13730 11030 13786 14896 14896 29059 18161 13227 Estados\Ano 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Acre 536 441 547 419 730 885 769 541Amapá 30 nd nd 7 0 25 46 33Amazonas 670 720 612 634 881 1632 1221 752Maranhão 1012 1230 1065 958 1014 993 755 922Mato Grosso 6466 6963 6369 7703 7892 10405 11814 7145Pará 5829 5111 6671 5237 7324 6996 8521 5763Rondônia 2041 2358 2465 2673 3067 3620 3834 3233Roraima 223 220 253 345 84 439 311 133Tocantins 576 216 244 189 212 156 158 271Amazônia Legal 17383 17259 18226 18165 21205 25151 27429 18793
Fonte: INPE (2006)
nd – dados não disponíveis.
Entre os pequenos, se encontram os estados do Acre, Amapá, Amazonas, Maranhão,
Roraima e Tocantins. Para o período analisado, 1990 a 2005, os pequenos estados são
responsáveis, em média, por aproximadamente 16% de todo o desmatamento na região
amazônica.
Os grandes estados desmatadores na Amazônia Legal são Mato Grosso, Pará e Rondônia.
A Tabela 2.8 resume as informações referentes às áreas desmatada e territorial de cada estado,
bem como a porcentagem da área do estado que foi desmatada entre 1990 e 2005. Nela pode-se
observar que o estado do Mato Grosso é o que mais desmatou no período analisado, totalizando
12,3% do seu território. Pará é o segundo maior em desmatamento, 7,3% do seu território.
Rondônia, cuja participação no desmatamento total da Amazônia Legal é bem menor, teve 18%
do seu território desmatado de 1990 a 2005, pois sua dimensão territorial é bem menor, quando
comparada com Mato Grosso e Pará.
52
Tabela 2.8 - Área do Estado, Área desmatada acumulada e porcentagem da área desmatada Estado
Área Desmatada 1990 a 2005 em Km2
Área do Estado em Km2
Porcentagem da Área do Estado Desmatada 1990 a 2005
Acre 9.161,2 152.522,0 6,0 Amapá 864,0 142.815,8 0,6 Amazonas 13.887,2 1.570.946,8 0,9 Maranhão 14.813,3 331.918,0 4,5 Mato Grosso 110.936,3 903.386,1 12,3 Pará 90.595,8 1.247.702,7 7,3 Rondônia 42.674,4 237.564,5 18,0 Roraima 3.957,4 224.118,0 1,8 Tocantins 5.506,9 277.297,8 2,0
Fonte: INPE (2006) e Atlas do Desenvolvimento Humano (2003)
O estado do Amapá pode ser considerado, com a ressalva da inexistência de dados em
alguns anos, como o que menos teve desmatamento no período analisado, seguido por Roraima e
Tocantins (Tabela 2.8). Por sua vez, os grandes estados desmatadores, que são Mato Grosso, Pará
e Rondônia, são responsáveis, em média, por aproximadamente 84% do desmatamento na
Amazônia.
Os dados da Tabela 2.9 permitem verificar que o processo de desmatamento na Amazônia
Legal é desigual também entre os seus municípios.
Tabela 2.9 - Localização dos municípios com maior área de desmatamento anual até o ano de
2005
Estado Número de municípios 10 + 20+ 50+ 100+
Acre 0 0 1 1 Amapá 0 0 0 0 Amazonas 0 0 0 0 Maranhão 2 2 3 10 Mato Grosso 1 8 18 37 Pará 7 9 22 37 Rondônia 0 1 5 12 Roraima 0 0 0 0 Tocantins 0 0 1 3
Fonte: INPE (2006)
53
Conforme pode ser visto na tabela acima (Tabela 2.9), dos 10 municípios com maior área
de desmatamento anual até 2005, 7 deles se concentravam no Estado do Pará, 2 no Maranhão e 1
no Mato Grosso. Particularmente, os dois municípios com maior área de desmatamento estão no
Pará: São Félix do Xingu e Marabá, respectivamente. Entre os 20 municípios com maior área
desmatada, 9 se concentram no Pará e 8 em Mato Grosso. Na medida em que se amplia o número
de municípios com maior desmatamento dentro da análise, outros estados começam a aparecer.
Vale ressaltar que entre os 100 municípios com as maiores áreas de desmatamento, nenhum deles
está localizado nos estados do Amapá, Amazonas e Rondônia.
Finalmente, é importante ressaltar que o desmatamento somente ocorre em áreas onde há
floresta (primária ou secundária), e em muitos municípios da Amazônia praticamente não existe
mais florestas, assim, tais municípios não irão entrar nas estatísticas mais recentes de
desmatamento, pois neles o desmatamento já ocorreu em períodos passados.
A Tabela 2.10 apresenta, para cada estado da Amazônia Legal, o número de municípios
por classe de área desmatada.
Tabela 2.10 - Número de municípios em cada estado por classes de área desmatada – Ano de
2005
>95% (%) 75% a 94,9% (%)
50% a 74,9% (%)
25% a 49,9% (%)
0 a 25% (%) Total
Acre 0 0,0 0 0,0 3 13,6 6 27,3 13 59,1 22 Amapá 0 0,0 0 0,0 0 0,0 2 12,5 14 87,5 16 Amazonas 0 0,0 0 0,0 1 1,6 8 12,9 53 85,5 62 Maranhão 37 19,1 49 25,3 41 21,1 33 17,0 34 17,5 194 Mato Grosso 1 0,7 18 12,9 14 10,1 41 29,5 65 46,8 139 Pará 30 21,0 24 16,8 30 21,0 27 18,9 32 22,4 143 Rondônia 0 0,0 15 28,8 11 21,2 18 34,6 8 15,4 52 Roraima 0 0,0 0 0,0 0 0,0 1 6,7 14 93,3 15 Tocantins 38 27,3 19 13,7 16 11,5 19 13,7 47 33,8 139 Total 106 13,6 125 16,0 116 14,8 155 19,8 280 35,8 782
Fonte: INPE (2006)
A realidade do ano de 2005 evidencia que 13,6% dos municípios da Amazônia já tinham
desmatados mais de 95% de sua cobertura florestal; 16% dos municípios apresentam entre 75% e
94,9% de área desmatada; 14,8% deles estavam entre 50% e 74,9%; 19,8% entre 25%; e 49,9% e
35,8% com menos de 25% de sua cobertura florestal já desmatada.
54
Entre os estados, aproximadamente 27% dos municípios do Tocantins, 21% dos
municípios do Pará e 19% dos municípios do Maranhão tinham mais de 95% de suas áreas
desmatadas em 2005. Na segunda classe, entre 75% e 94,9%, estavam 28,8% dos municípios de
Rondônia, 25,3% dos do Maranhão, 16,8% dos do Pará, 13,7% dos do Tocantins e 12,9% dos do
Mato Grosso. Na terceira classe, entre 50% e 74,9%, estavam praticamente em igualdade
Rondônia, Maranhão e Pará, com aproximadamente 21% de seus municípios, Acre com 13,6%,
Tocantins com 11,5%, Mato Grosso com 10,1% e Amazonas com 1,6%. Já na quarta classe, entre
25% e 49,9%, estavam 34,6% dos municípios de Rondônia, 29,5% dos do Mato Grosso, 27,3%
dos do Acre, 18,9% dos municípios do Pará, 17% dos do Maranhão, 13,7% dos do Tocantins,
12,9% do Amazonas, 12,5 do Amapá e 6,7% dos municípios de Roraima. E, finalmente, na
última classe, entre zero e 25%, se encontram 93,3% dos municípios de Roraima, 87,5% dos do
Amapá, 85,5% dos do Amazonas, 59,1% dos do Acre, 46,8% dos do Mato Grosso, 33,8% dos do
Tocantins, 22,4% dos municípios do Pará, 17,5% dos municípios Maranhão e 15,4% dos
municípios de Rondônia. Observe que os estados considerados grande desmatadores ainda
possuem municípios em que a área desmatada é pequena.
2.7 Considerações finais
Nos últimos quarenta anos, a Amazônia vem passando por um grande processo de
transformação, marcado pelo aumento de sua relação econômica com as demais regiões do país e
também por sua maior inserção internacional, as quais definem uma nova dinâmica populacional,
econômica e, conseqüentemente, ambiental para a região.
Até chegar à caracterização atual, a região passou por várias fases. A dinâmica da
economia da região no período de 1946 a meados da década de 1960 foi marcada pelo
aproveitamento dos recursos naturais sem a ocorrência de grandes danos ambientais em relação a
sua dotação existente, exceto em áreas mais específicas. Já a fase de intervenção do regime
militar de meados a década de 1960 a meados da década de 1980, gerou além de projetos e
programas específicos de desenvolvimento, a abertura de frentes de desenvolvimento que
estimulou o crescimento populacional e econômico, contribuindo para o desmatamento das áreas
florestais.
55
As políticas públicas que visavam o desenvolvimento da região se classificavam em: a) as
direcionadas para o desenvolvimento específico da região, como as políticas fiscais e de infra-
estrutura; e b) as de abrangência nacional que se desdobram sobre a região, a exemplo dos PNDs,
do PIN, do PROTERRA.
As ações públicas sobre a região amazônica, principalmente no período do governo
militar, não buscaram engendrar ações que harmonizassem as dimensões ambientais, sociais,
políticas e econômicas de promoção do desenvolvimento, pelo contrário, a política de
desenvolvimento esteve marcada por ações setoriais, que, além de se constituírem
discriminatórias, a exemplo das concessões de financiamento prioritariamente aos grandes
empreendimentos econômicos, eram ambientalmente e socialmente agressivas, o que pode ser
comprovado pelo avanço do desmatamento e dos conflitos entre grileiros e posseiros.
Embora o governo, principalmente nos 20 anos entre 1965 e 1985, tenha adotado uma
política de planejamento territorial, ela careceu de um conhecimento mais apurado do meio físico
e que oferecesse realmente suporte às suas ações. Pois muitas das políticas geraram resultados
insuficientes às propostas originais, como é o caso dos assentamentos de colonos.
A etapa atual de desenvolvimento da Amazônia é marcada pelo estímulo de mercado, em
que é indiscutível a importância dos madeireiros, pecuaristas e agricultores, estes principalmente
pelo cultivo da soja. O Estado ainda detém o controle do território, no entanto, ao contrário das
décadas anteriores, em que o governo definia o uso da terra, são as empresas que atualmente o
determinam. A somatória de todos esses agentes que determinam o uso do solo traduz no avanço
do desenvolvimento da região e, conseqüentemente, no avanço do desmatamento. No entanto, o
desenvolvimento e o desmatamento da Amazônia são desiguais entre os estados que a compõe e
também entre os municípios que compõem cada estado. Isso ocorre pelo fato das atividades
econômicas e da dinâmica populacional terem intensidades e evolução diferente no espaço.
Por meio de dados secundários, pode-se perceber a dinâmica do processo de
desenvolvimento da região e como esse desenvolvimento se manifestou entre os estados da
Amazônia. As atividades econômicas predominantes, a exemplo do setor de serviços, não têm
impactos diretos sobre o desmatamento, por sua vez, a agropecuária, que é a responsável por
parcela expressiva do PIB da região, tem fortes ligações com o desmatamento, dada sua
dependência por terras. Ademais, é possível afirmar que existe uma correlação entre outras
56
atividades humanas exercidas na região e o seu desmatamento, caso de algumas atividades
industriais.
A constatação de que o desmatamento da Amazônia Legal é desigual entre os estados e
também entre seus municípios suscita alguns pontos que necessitam serem melhores explorados,
tais como, determinar quais são os fatores mais atuantes a explicar o desmatamento em cada
estado, em especial estimando um modelo econométrico. Isto é feito no próximo capítulo.
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63
3 CONDICIONANTES RECENTES DO DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA LEGAL
Resumo
Este trabalho avalia, por meio de análise econométrica, as causas do desmatamento, ressaltadas pela literatura, na Amazônia Legal entre 2000 e 2004; bem como nas unidades federativas que compõem a respectiva região. O modelo proposto, um painel de dados em escala municipal, considera como fatores causadores do desmatamento: os crescimentos da população, do crédito rural, dos gastos do governo em agricultura e no sistema de transporte, o crescimento do rebanho bovino, o aumento dos índices de preços da agricultura temporária e permanente, do preço da soja, da extração madeireira, da renda municipal, e da renda municipal ao quadrado, estas duas últimas para testar a Curva de Kuznets Ambiental para o desmatamento. Os fatores considerados, exceto os gastos em agricultura e a extração madeireira, se mostraram estatisticamente significativos para explicar o desmatamento da região amazônica como um todo. Em relação às unidades federativas, pode-se considerar que o desmatamento é desigual entre elas, pois determinados fatores são mais significativos estatisticamente, quando presentes, em algumas unidades federativas do que em outras. O artigo se encerra com algumas sugestões de políticas para controlar o desmatamento que tomam em consideração os resultados econométricos obtidos.
Palavras-chaves: Amazônia; Causas do desmatamento; Dados em painel
Abstract
This paper evaluate, by using econometric procedures, the causes of deforestation normally emphasized by the literature and considering the time period from 2000 to 2004. The analysis is conducted for the entire Amazonian region and for each of its nine states and using municipal dataset. A panel data model was applied and the explanatory variables of the deforestation are: population, rural credit, public expenses in agriculture and in transport network, dimension of cattle, agriculture price indexes for temporary and permanent crops, soybean prices, roundwood explotation, municipal income and squared municipal income. The last two explanatory variables were used to test the Environment Kuznets Curve for deforestation. All explanatory variables except roundwood extraction showed statistically significant to explain deforestation in the entire Amazonian Region. However, the same does not take place for each Amazonian state, what explains the unequal deforestation among them. By the end, the paper suggests some policies to restrain deforestation.
Keywords: Amazonian region; Deforestation causes; Panel data
64
3.1 Introdução
A maior parte das áreas ocupadas pela humanidade passou pelo desmatamento. A
presença das florestas indica locais com condições favoráveis à ocupação humana, pois elas
fornecem elementos para a utilização direta do homem, ou indiretamente, e indicam áreas férteis
nas quais a atividade agropecuária, por exemplo, pode se instalar. Logicamente, conforme a
população e suas atividades econômicas foram aumentando, as áreas desmatadas se tornaram
maiores.
Segundo levantamento da Food and Agriculture Organization – FAO, no período entre
1990 e 2005 a soma da área desmatada em alguns países tropicais9 totalizou em média 9.464.067
de hectares por ano. Nesse cenário, o Brasil se destaca com 2.821.933 hectares desmatados
anualmente, seguido da Indonésia, com média de 1.871.467 de hectares por ano, e Myanmar,
com 466.467 hectares de média por ano.
No continente africano, a área de floresta totaliza 650 milhões de hectares. A crescente
demanda por áreas agrícolas, a criação de animais, o desenvolvimento de infra-estrutura, o
aumento das demandas de produtos energéticos oriundos das florestas (como lenha e carvão
vegetal), a crescente necessidade de material de construção e outras necessidades geram em torno
de 5,3 milhões de hectares desmatados anualmente no continente africano (KOWERO;
CAMPBELL; SUMAILA, 2003).
Nos países asiáticos o processo é semelhante. A Tailândia, por exemplo, entre 1976 e
1989 perdeu cerca de 28% de toda sua área de floresta (CROPPER; GRIFFITHS; MANI, 1996).
Na Indonésia, devido a sua grande inserção no comércio mundial de produtos madeireiros e
derivados de madeira, cerca de 300.000 hectares por ano de florestas foram consumidos durante a
década de 1970, 600.000 hectares por ano na década de 1980 e um milhão de hectares por ano na
década de 1990 (SUNDERLIN; KESOSUDAMO, 1996).
A realidade no continente latino-americano não se difere das demais regiões tropicais. O
avanço do desmatamento na região implicou, durante a década de 1990, a perda de cerca de 0,4%
das florestas existentes a cada ano (ACHARD et al., 2002).
9 Brasil, Indonésia, Myanmar, República Democrática do Congo, Zâmbia, Tanzânia, Nigéria, México, Zimbabwe, Venezuela, Bolívia, Filipinas, Camarões, Equador, Honduras, Camboja, Papua Nova Guiné, Gana e Angola.
65
Especificamente nos países do continente sul-americano, o avanço do desmatamento é
crescente. Nos países que formam a bacia amazônica10, por exemplo, entre 1990 e 2005 houve
uma perda de área florestada de 3.429.066 hectares por ano11.
Particularmente no Brasil, o ritmo do desmatamento é crescente e sugere que a última
grande área de floresta, a amazônica, irá se transformar em outros tipos de paisagem.
Embora o desmatamento possibilite ganhos econômicos decorrentes da extração
madeireira e do uso alternativo do solo, suas conseqüências são significativas, tanto em níveis
locais, regionais ou globais. Em relação aos efeitos climáticos, o desmatamento acarreta a
alteração do ciclo de CO2 e no desequilíbrio do regime de pluviosidade; já em relação ao solo,
impacta no aumento do potencial de erosão, na diminuição da capacidade de retenção de
sedimentos, na queda na formação de solos e no desequilíbrio do ciclo de nutrientes; e em relação
aos elementos biológicos, implica a eliminação de agentes de polinização e de controle biológico
e a redução de recursos genéticos, entre outros (COSTANZA et al., 1997).
No Brasil, e mais especificamente na Amazônia Legal, além dos problemas ambientais
expostos acima, há também problemas de ordem social advindos do desmatamento, ou que
ocorrem concomitantemente com o desmatamento, como a grilagem, a expropriação e a
marginalização dos povos, inclusive dos indígenas, a endemia de doenças e a concentração
fundiária, por exemplo.
Sabe-se que muito do desmatamento ocorre nos países tropicais em desenvolvimento nos
quais as condições econômicas e de bem-estar das pessoas são elementos fundamentais na
determinação da extensão do desmatamento. Pobreza, superpopulação, baixa escolaridade e
dívida constituem elementos que acentuam o desmatamento.
O crescimento econômico e a conseqüente expansão da renda resultam na crescente
demanda por alimentos e por produtos oriundos da floresta. Tal tendência é menos intensa em
muitos países desenvolvidos, nos quais o alto nível da renda gera variações na composição da
demanda por bens e serviços, incluindo uma alta demanda para serviços ambientais. Na literatura
recente, essa tendência é caracterizada como uma curva U invertida, a chamada Curva de
10 Os países da Bacia Amazônica são: Bolívia, Brasil, Colômbia, Equador, Guiana, Guiana Francesa, Peru, Suriname e Venezuela. 11 Cálculo a partir de dados da FAO. Disponível em: <http://www.fao.org>. Acesso em: 10 fev. 2007.
66
Kuznets Ambiental (Environment Kuznets Curve – EKC), que relaciona o crescimento da renda
com a qualidade ambiental, ou o crescimento da renda com o desmatamento. Assim, quanto
maior é o nível de renda, menor é a dependência econômica da população para bens de natureza
agrícola ou de origem florestal (KOOP; TOLE, 1999).
Além do mais, o fato do desmatamento constituir, na atualidade brasileira, em um dos
maiores problemas ambientais tem levado pesquisadores de diversas áreas do conhecimento a
investigar suas causas com o objetivo de estabelecer previsões e propor mecanismos para o seu
controle.
Nesse sentido, vários trabalhos têm explicado as causas do desmatamento a partir de
diferentes enfoques e procedimentos. Dentre eles, destaca-se os trabalhos da área de economia,
que, em linhas gerais, relacionam o desmatamento com o comportamento econômico dos
diversos agentes envolvidos direta ou indiretamente nesse processo.
A evolução do desenvolvimento da região amazônica, caracterizada em grandes linhas, e
os desdobramentos sobre a expansão do desmatamento foram arroladas no capítulo anterior.
Evidenciou-se que o desmatamento, mensurado por dados em nível de estados, tem sido desigual,
No entanto, a análise apenas ressaltou alguns fatores causadores do desmatamento, mas não
mensurou os seus impactos sobre o desmatamento. Além disso, a maior parte da análise foi em
nível de estado, e os dados mais recentes permitem essa análise ser realizada em nível de
municípios, o que proporciona uma nova visão do processo desigual de desmatamento.
Motivado pelo acima exposto, o objetivo deste capítulo consiste em avaliar
empiricamente as causas do desmatamento nos municípios que compõem a Amazônia Legal no
período de 2000 a 2004, dando ênfase às razões que tornam o desmatamento desigual entre os
estados. Entre essas causas é ressaltada a importância dos gastos realizados pelo governo federal,
cuja elaboração de políticas de desenvolvimento contribui diretamente para o processo de
desmatamento na região. Também é testada a Curva de Kuznets Ambiental para o desmatamento.
A escolha do período de 2000 a 2004 deve-se à disponibilidade de dados para se realizar a
análise econométrica com dados em nível de município.
67
3.2 Revisão bibliográfica
Em meio à ampla literatura sobre o desmatamento, o grande desafio dos trabalhos é
encontrar as razões para sua ocorrência. Embora alguns autores apontem enfaticamente para
fatores específicos como causa no desmatamento na Amazônia, como a construção e
pavimentação de estradas ou outras melhorias da infra-estrutura (LAURANCE et al., 2004;
SOARES FILHO et al., 2005; WEINHOLD; REIS, 1999), o avanço da pecuária (MARGULIS,
2003) e da soja (BRANDÃO; REZENDE; MARQUES, 2005; FEARNSIDE, 2006) ou até
mesmo o crescimento populacional, pode-se constatar que os fatores são múltiplos e todos estão
plenamente relacionados. Além da busca pelas causas do desmatamento, um desafio adicional
nos trabalhos empíricos é a mensuração do seu impacto na geração do desmatamento.
Nos parágrafos a seguir são apresentados alguns dos principais trabalhos sobre a análise
econométrica dos fatores que culminam no desmatamento, tanto na Amazônia quanto em outros
países, sem ter a pretensão de esgotá-los. Vale ressaltar que esses trabalhos são importantes na
medida em que orientam e justificam a escolha das variáveis que compõem o modelo
econométrico proposto e estimado no presente capítulo.
De forma geral, os trabalhos mensuram o desmatamento por meio da área em que a
floresta foi subtraída entre dois períodos de tempo (ANDERSEN; REIS, 1997; PFAFF, 1998;
WEINHOLD; REIS, 2003; PERZ, 2003; PERZ; ARAMBURÚ; BREMNER, 2005). Uma outra
possibilidade, muito mais complexa e ainda pouco explorada nos trabalhos empíricos, é por meio
da mensuração da quantidade de biomassa eliminada durante a retirada da cobertura vegetal
(GRAINGER, 1999; ALVES, 2001). Distintamente, o trabalho de Young (1997) utilizou a
variação da área agrícola como proxy do desmatamento.
De todos os trabalhos revistos que analisam o desmatamento por meio de modelos, a
população é o fator que mais está presente como variável explicativa do desmatamento
(CROPPER; GRIFFITHS; MANI, 1996; ANDERSEN; REIS, 1997; TANAKA; NISHII, 1997;
CULLAS; DUTTA, 2002; PERZ; ARAMBURÚ; BREMNER, 2005; BARRETO, 2005). Como
salienta Tanaka e Nishii (1997), a variável população incorpora implicitamente outras variáveis,
tornando-as desnecessárias, além disso, ela é de fácil mensuração, o que facilita os trabalhos de
natureza empírica. No entanto, considerar a população como única variável explicativa do
68
desmatamento não capta as verdadeiras razões para o desmatamento, a exemplo das ações
econômicas (HOGAN, 2001).
Os trabalhos convergem para o fato de que o desmatamento ocorre devido à presença da
população, e ele também fornece elementos para a sua subsistência, quer esteja ali instalada ou
não. Sobre essa variável, existe a unanimidade dos trabalhos empíricos de que quanto maior a
população, ou a sua taxa de crescimento, maior será a pressão para a ocorrência do desmatamento
em uma dada região.
A variável rodovia, medida por meio do custo de transporte ou da extensão da malha, por
meio da distância de um determinado ponto a um centro de consumo, abastecimento ou
exportação, também se mostrou bastante presente nos trabalhos empíricos sobre o desmatamento
(CROPPER; GRIFFITHS; MANI, 1996; PFAFF, 1999; WEINHOLD; REIS, 1999;
WEINHOLD; REIS, 2003). Cropper, Griffiths e Mani (1996) examinaram o impacto da pressão
das rodovias e da população no desmatamento da Tailândia entre 1976 e 1989. O modelo leva em
consideração, tomando como base as variáveis acima, de que há um equilíbrio no mercado de
terras no curto prazo. Já no longo prazo, o desmatamento depende da rentabilidade da agricultura
e dos custos de desmatamento.
Arima et al. (2005) utilizaram a combinação entre a teoria sobre o comportamento do
consumidor e sistema de informações geográficas para analisar as decisões espaciais dos agentes.
Seus resultados apontam para o avanço do desmatamento como conseqüência das rodovias.
Resultados semelhantes são encontrados no trabalho Pfaff et al. (2007), que analisaram o impacto
da ampliação das rodovias sobre o desmatamento na Amazônia, e concluíram que o aumento das
rodovias na região, pavimentadas ou não, contribuem para o aumento do desmatamento.
Weinhold e Reis (1999) analisaram a conexão entre o crescimento populacional e o crescimento
da infra-estrutura em 295 municípios da Amazônia entre 1975 e 1985. O diferencial do trabalho
foi ter incorporado a infra-estrutura como variável endógena no modelo, ao contrário de outros
trabalhos, que apontam sua exogeneidade, ou seja, é o crescimento da infra-estrutura que
impulsiona o aumento populacional, que, por sua vez, expande o desmatamento.
Palo et al. (1997 apud Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC, 2000)
mostraram que existe correlação entre o nível de renda e a taxa de desmatamento. Young (1998)
determinou correlações positivas entre o desmatamento, os preços agrícolas, o volume de crédito
69
concedido, a extensão das rodovias e o preço da terra. Ainda em relação à renda, Culas e Dutta
(2002) testaram a validade da Curva de Kuznets Ambiental para o desmatamento em 43 países da
América Latina, Ásia e África entre 1971 e 1994. O modelo proposto também considera variáveis
demográficas e macroeconômicas. Pffaf et al. (2004) encontrou resultados divergentes dos
demais trabalhos sobre a relação entre renda e desmatamento na Costa Rica entre 1963 e 2000.
Isolando áreas com maior e menor níveis de renda, os autores constataram que o desmatamento é
maior em áreas onde o nível de renda é menor.
Andersen e Reis (1997) estimaram um modelo de desmatamento baseado na demanda por
terra agrícola visando avaliar, entre 1970 e 1985, os diferentes instrumentos de política de
desenvolvimento. O modelo leva em consideração a população, o nível de urbanização do
município, o ritmo de crescimento do mercado local, o preço da terra e as ações governamentais.
Ferraz (2001) analisou o desmatamento em oito estados da Amazônia entre 1980 e 1998
associando-o com a expansão da agricultura e da pecuária. A expansão da agricultura se relaciona
positivamente com a presença de estradas, com o crédito agrícola e preços da terra; e a pecuária
se relaciona com positiva com as rodovias e negativamente com o preço do boi.
Pfaff (1996) analisou os determinantes do desmatamento da Amazônia brasileira no
período de 1978 a 1988. O modelo econométrico adotado consiste em determinar uma equação
representativa dos vários fatores possíveis causadores do desmatamento. As pressuposições são
de que a terra é alocada entre usos alternativos para maximizar o retorno. Os resultados obtidos
estão em harmonia com a teoria e com os demais estudos empíricos: aumento da malha
rodoviária tem um impacto positivo sobre o desmatamento; os projetos governamentais de
desenvolvimento também aceleram o desmatamento, áreas distantes dos mercados são menos
susceptíveis ao desmatamento e solos mais férteis constituem atributos favoráveis ao
desmatamento. Destaca o autor que não encontrou relação entre a dimensão populacional e o
desmatamento, quando esta variável é analisada conjuntamente com as demais.
Ferraz (2000) analisou as razões do crescimento da agricultura e da pecuária na Amazônia
entre 1980 e 1995 por meio de modelos de regressão múltipla, relacionando as variáveis
dependentes “conversão de florestas em áreas agrícolas e em áreas para a pecuária” com o valor
da produção, custo de insumos (preço da terra e salário rural), extensão de rodovias pavimentadas
e não pavimentadas e crédito agrícola.
70
Reis (2001) aplicou um modelo econométrico para avaliar os efeitos indiretos do Pólo
Siderúrgico do Carajás sobre o desmatamento. Como variáveis explicativas, foram utilizadas
variáveis para a ocupação agropecuária, urbanização e industrialização. Sobre isso, o resultado
evidencia que o Pólo não impacta no desmatamento da região. O trabalho de Barcellos (2002)
corrobora com o de Reis, pois salienta que o impacto das atividades mineradoras sobre o
desmatamento é inexpressivo quando comparado com a agropecuária.
3.3 Referencial analítico e metodológico
A Figura 3.1 mostra o entendimento geral de como o processo de desmatamento é gerado.
Essa figura permite visualizar a interconexão dos diversos tipos de fatores que afetam
diretamente ou indiretamente do desmatamento. O passo inicial é identificar o agente responsável
pelo desmatamento e sua importância relativa no processo, a exemplo dos produtores
agropecuários, pois eles consistem na fonte do desmatamento. Os parâmetros de decisão dos
agentes do desmatamento são constituídos por elementos que afetam diretamente a decisão dos
agentes do desmatamento, como o preço dos bens agrícolas, o volume de crédito disponibilizado
ao setor agropecuário e os custos de produção, por exemplo. E finalmente, as variáveis de nível
macro e os instrumentos políticos são dados pelas condições demográficas, pelas políticas
governamentais, pelos preços mundiais das commodities, pelas tendências macroeconômicas e
pela tecnologia, por exemplo.
71
Desmatamento
Agentes de desmatamento
Parâmetros de decisão e característica dos agentes
Instituições Infra-estrutura Mercados
Variáveis de nível macro e instrumentos políticos
Tecnologia
1º nível: Fontes do Desmatamento
2º nível: Causas Imediatas do
Desmatamento
3º nível: Causas Subjacentes do Desmatamento
Figura 3.1 - Estrutura dos diferentes níveis que afetam o desmatamento Fonte: Adaptado de Kaimowitz e Angelsen (1998)
A combinação de variáveis no primeiro e segundo níveis ilustra o problema de decisão do
agente. Os agentes envolvidos no desmatamento tomam decisões sobre variáveis de escolha
baseados em suas próprias características, tais como quantidades a produzir e fatores de produção
necessários, por exemplo, e também com base nos parâmetros exógenos de decisão, tal como
preço dos produtos e o custo dos insumos. Somados, determinam o conjunto de escolhas
possíveis, as quais constituem a causa imediata do desmatamento.
Finalmente, no terceiro nível, o ambiente econômico, político, cultural, demográfico e
tecnológico determinam as características do agente e os parâmetros de decisão. Esses fatores
podem ser pensados como as causas subjacentes do desmatamento.
Uma outra questão importante, quando se trata da modelagem do processo de
desmatamento, é a escala apropriada para a análise, pois, uma escala inapropriada pode
obscurecer e comprometer os processos em estudo.
Em relação a esse assunto, Kaimowitz e Angelsen (1998) distinguem três níveis de escala:
72
• Escala no nível do produtor individual – recai no problema clássico da microeconomia da
maximização de um conjunto de variáveis imposta uma restrição. Geralmente, a restrição
do agente é exógena, como preços, dotação de recursos, preferências, políticas,
instituições e alternativas tecnológicas.
• Escala regional - é uma área a qual apresenta características distintas de ecologia, de
estrutura agrária, de história política, de instituições, de modelos de colonização, de infra-
estrutura e de uso do solo.
• Escala nacional e global - enfatizam o relacionamento entre variáveis subjacentes,
parâmetros de decisão e desmatamento. Modelos de regressão nacional e global
estabelecem correlações estatísticas entre desmatamento e variáveis populacionais,
políticas nacionais, tendências macroeconômicas, preços, instituições e tecnologia.
Por se tratar de escalas diferentes, as variáveis que compõem os modelos também se
diferenciam. O Quadro 3.1 a seguir, construído com base no trabalho de Kaimowitz e Angelsen
(1998), permite ter uma visão sintética comparativa das variáveis que compõem cada escala de
modelo, bem como o efeito sobre o desmatamento.
73
Escalas do modelo Fatores de aumento do desmatamento
Aumento dos preços agrícolas Diminuição dos custos de transporte Queda no preço dos insumos Queda nos salários Aumento da produtividade agrícola Queda no preço da terra Queda na taxa de juros
Produtor
Facilidade de acesso à terra
Elevação dos preços agrícolas Queda no custo de transporte Crescimento Populacional Elevação da renda Aumento da produtividade agrícola *
Regional
Aumento de crédito
Elevação das exportações agrícolas Queda nos custos de transporte Elevação no preço dos insumos agrícolas Elevação dos créditos agrícolas
Nacional
Subsídios para a produção agrícola
Quadro 3.1 - Relação entre escalas do modelo e fatores do desmatamento Fonte: Adaptado de Kaimowitz e Angelsen (1998)
* - em alguns trabalhos nessa escala, essa variável implica uma redução do desmatamento.
O presente trabalho considera 782 municípios ao longo dos 9 estados que compõem a
chamada Amazônia Legal. Por isso, ele se caracteriza dentro da escala regional, pois a região de
análise transcende a escala do produtor e se constitui como parte do âmbito nacional.
Desde que o desmatamento é o resultado de um processo complexo gerado por distintas
razões em diferentes níveis, e decorrente do fato de que não existe um modelo teórico
consolidado sobre a temática do desmatamento (SCRIECIU, 2002), o processo de seleção das
variáveis explicativas para o modelo apoiou-se em três critérios: na teoria, na literatura
consultada e na disponibilidade de dados, embora, como pode ser visto no quadro abaixo, este
último não impôs severas restrições na formulação do modelo. Assim, foram especificadas as
seguintes variáveis que as literaturas nacional e internacional apontam como sendo importantes
para explicar o desmatamento (Quadro 3.2).
74
Variável Representação Unidade Sinal esperado do
coeficiente
Fonte
Variável
dependente
Desmat Área Desmatada Km2 Variável de
interesse
INPE - PRODES
Pop População Unidades positivo IBGE
CR Crédito rural Reais de 2000 positivo Banco Central12
GA Gasto em agricultura Reais de 2000 positivo STN13
GT Gasto no sistema de
transporte
Reais de 2000 positivo STN
Rb Rebanho bovino Unidades positivo IBGE
IPT Índice de preço da
agricultura temporária
Índice de 2000 positivo IBGE
PS Preço da soja Reais de 2000 positivo IBGE
IPP Índice de preço da
agricultura
permanente
Índice de 2000 positivo IBGE
Y Renda Municipal Reais de 2000 positivo IPEADATA
Y2 Renda Municipal ao
quadrado
Reais de 2000 negativo
Variáveis
Explicativas
EM Extração madeireira. Metros cúbicos positivo IBGE
Quadro 3.2 - Detalhamento das variáveis utilizadas no modelo
Em notação matemática, o modelo econométrico a ser estimado é:
++++++= ititititititit RbGTGACRPopDesmat 54321 βββββα
(1) itititititit eEMYYIPPPSIPT ++++++ 112
109876 ββββββ
Em que os subscritos i e t representam, respectivamente, o município analisado e o ano de
observação das informações.
Dessa forma, i = 1, ... , 782 e t = 2000, ... , 2004.
12 BANCO CENTRAL DO BRASIL. Disponível em: <http://bcb.gov.br/?RELRURAL>. Acesso em: 8 ago. 2008. 13 BRASIL. Secretaria do Tesouro Nacional. Disponível em: <http://www.stn.fazenda.gov.br/estatistica/est_estados.asp> . Acesso em: 8 ago. 2008.
75
α e os β são o conjunto de coeficientes a ser estimados.
Assim, tem-se um painel de dados considerando os 782 municípios dos nove estados que
compõem a região durante o período de 2000 a 2004.14
Inicialmente, será estimada uma equação para toda a região amazônica e, em seguida,
uma equação para cada estado.15
3.3.1 Capacidade explicativa das variáveis explanatórias
A população impacta sobre o desmatamento porque ela se utiliza diretamente dos recursos
materiais, in natura ou semi-elaborados, provenientes da floresta, como uso alternativo do solo e
também pela extração de recursos do subsolo.
O crédito rural fornece recursos financeiros para os produtores expandirem suas
atividades. Da mesma forma, os gastos do governo em agricultura16 criam condições, tanto
materiais quanto institucionais, para a expansão da atividade agropecuária.
Os gastos do governo no sistema de transporte geram melhores condições de logística.
Dois desdobramentos estão diretamente relacionados: o primeiro é dar condições de acesso a
lugares remotos que antes estavam inacessíveis; e o segundo é contribuir para a queda em geral
com o custo do transporte, tornando economicamente viável expandir a produção de certos bens
para outras áreas mais distantes do mercado ou do ponto de escoamento da produção. O acesso a
novos lugares, somado com a expansão de atividades econômicas, gera a ocupação de novas
áreas, traduzindo no aumento do desmatamento.
As atividades agropecuárias constituem o grande motor do desenvolvimento de muitas
cidades na região de estudo. Elas também contribuem para a geração de renda, para a geração de
14 Para cada variável, pode haver no máximo 3910 observações. 15 O número de municípios nos estados da região é: 22 no Acre, 16 no Amapá, 62 no Amazonas, 194 no Maranhão, 139 no Mato Grosso, 143 no Pará, 52 em Rondônia, 15 em Roraima e 139 em Tocantins. 16 São considerados gastos em agricultura os seguintes itens: Abastecimento, Administração Geral, Alimentação e Nutrição, Assistência aos Povos Indígenas, Atenção Básica, Colonização, Comércio Exterior, Comunicação Social, Cooperação Internacional, Defesa Sanitária Animal, Defesa Sanitária Vegetal, Desenvolvimento Tecnológico e Engenharia, Educação Infantil, Energia Elétrica, Ensino Profissional, Extensão Rural, Formação de Recursos Humanos, Irrigação, Meteorologia, Normalização e Fiscalização, Ordenamento Territorial, Outros Encargos Especiais, Previdência Complementar, Promoção da Produção Animal, Promoção da Produção Vegetal, Proteção e Benefícios ao Trabalhador, Recuperação de Áreas Degradadas, Reforma Agrária e Tecnologia da Informação (GASQUES, 2001).
76
divisas por meio da exportação e para o emprego de trabalhadores. De forma a mensurar seus
efeitos sobre o desmatamento, são considerados quatro dimensões separadas: pecuária, índice de
preços da agricultura temporária, preço da soja e índice de preços da agricultura permanente.
Dadas as condições predominantes de manejo do setor pecuário, o qual necessita de áreas
abundantes, a expansão do rebanho bovino implica uma relação positiva com o desmatamento.
Em função dos dados disponíveis, não é possível determinar um indicador de preços da pecuária
por município. Dessa forma, o dado utilizado é a dimensão do rebanho bovino, expressa em
unidades por município.
Os índices de preço da agricultura permanente e temporária refletem-se no rendimento
que os produtores agrícolas obtêm ao exercer a atividade. Assim, quanto mais elevado for o
índice de preço, maior será o estímulo ao aumento de áreas agrícolas, contribuindo para o
aumento do desmatamento. A consideração da soja em separado das demais lavouras temporárias
visa mensurar e diagnosticar o impacto dessa cultura sobre o desmatamento, tendo em vista as
argumentações divergentes sobre esse impacto presente na literatura.
O aumento do nível de renda municipal impacta diretamente no aumento da demanda por
todos os bens, inclusive os agrícolas e florestais, gerando, por sua vez, o aumento do
desmatamento. Já o nível de renda ao quadrado é para testar a hipótese da Curva de Kuznets
Ambiental - EKC, que mostra que o desmatamento cresce a taxas decrescentes com o aumento da
renda, até um determinado ponto. A partir desse ponto, a elevação da renda reduz o nível de
desmatamento.
E, finalmente, o avanço da extração madeireira impacta duplamente sobre os recursos
florestais. Primeiro pela própria ação extrativa e, segundo, por contribuir para a abertura de
estradas, as chamadas não oficiais, o que permite que outras atividades se beneficiem delas e se
instalem no local, gerando maior desmatamento.
3.3.2 Definição de variáveis
Na maioria dos casos, os dados obtidos diretamente nas diferentes instituições listadas na
última coluna do quadro 2 puderam ser utilizados sem nenhum tipo de transformação. No
entanto, em outras poucas situações, os dados disponibilizados não revelam em si pertinência
77
para serem utilizados no trabalho e necessitaram de algumas transformações a fim de chegar nas
variáveis adequadas para análise. Os procedimentos para o que se denomina por definição de
variáveis construídas são descritos a seguir.
3.3.2.1 Construção dos índices de preços da agricultura temporária e da agricultura
permanente
Por meio dos dados do Valor da Produção (VP) e Quantidade Produzida (QP) tanto dos
bens agrícolas temporários quanto dos permanentes foi gerado um índice de preço para cada um
dos 782 municípios em cada ano (2000 a 2004).
O preço (P) de cada produto agrícola foi obtido pelo seguinte procedimento:
ijt
ijtijt QP
VPP = (2)
Em que os subscritos i, j e t representam respectivamente o produto agrícola, o município
e o ano.
Posteriormente, foi definida a quantidade média produzida ( ijtQ ) que cada município
produziu de cada bem ao longo do período de análise. Assim, foi possível determinar, com base
no índice de Laspeyres, o Índice de Preços (IP) dos bens agrícolas de todos os municípios para
cada ano.
ijtijijt
ijtijtijt
jt
QP
QPIP
0∑
∑= (3)
Esse procedimento foi realizado para todos os produtos da agricultura permanente e
para os produtos da agricultura temporária. No caso da agricultura temporária, o único
produto que não entrou no cálculo do índice de preços foi a soja. Por ser uma cultura que,
segundo parte da literatura específica, justifica o avanço do desmatamento na região amazônica,
ela foi excluída do índice de preços dos produtos agrícolas para tornar possível a mensuração do
seu impacto sobre o desmatamento. Além do mais, pela desagregação da soja dos demais bens da
m
1−n
78
agricultura temporária, pode-se ter um idéia geral das características dos agentes, pois se assume
que o cultivo da soja é prioritariamente de responsabilidade dos grandes produtores, capitalizados
e cuja produção é destinada aos mercados internacionais. Já os produtores dos demais bens
agrícolas compõem a chamada agricultura familiar, a qual se caracteriza, pela pequena escala de
produção, composição não tão elevada de capital e destinada, prioritariamente, a abastecer os
mercados nacionais nas suas mais diversas necessidades.
Todos valores monetários, incluindo os índices de preços, os gastos do governo com
transporte e agricultura foram deflacionados pelo IGP-DI ano base 2000.
3.3.3 Procedimentos econométricos
Com os dados disponíveis e os propósitos do trabalho, a abordagem empírica pertinente é
utilizar modelos econométricos que exploram as características cross-section ao longo do tempo,
ou seja, o modelo de painel de dados. Uma das vantagens desse modelo é possibilitar “ao
pesquisador investigar efeitos econômicos que não podem ser identificados apenas com o uso de
dados em corte transversal ou apenas com o uso de séries temporais” (PINDYCK; RUBINFELD,
2004, p. 288).
Uma outra vantagem de usar o painel de dados ao invés de apenas dados cross-sections ou
séries de tempo é que ele permite ao pesquisador utilizar um maior número de dados. Maior
número de dados ajuda a aumentar o grau de liberdade e reduz a colinearidade das variáveis
explicativas, gerando, assim, uma melhora da eficiência das estimativas econométricas
(GREENE, 2003).
Utilizando a notação matricial, como proposto por Greene (2003), a estrutura básica do
modelo de regressão que utiliza painel de dados é:
itiitit exy ++′= αβ ´z (4)
em que: yit é a variável endógena referente ao município i no ano t. Existem K variáveis exógenas
em xit, não incluindo o termo constante. A heterogeneidade, ou também chamado efeito
individual, é representada por zi'α, sendo que zi contém um termo constante e um conjunto de
79
variáveis específicas de cada unidade cross-section, as quais podem ser observadas ou não
observadas.
O método utilizado depende da observação de zi e de sua correlação com a matriz de
dados xit.
Pressupondo que zi possa ser observado para todas as unidades cross-sections e, portanto,
não existem efeitos específicos não observáveis, pode-se estimar os parâmetros por meio do
Modelo Pooled, o qual utiliza o método dos Mínimos Quadrados Ordinários - MQO utilizando
um empilhamento (pooling) de dados cross-section e de séries de tempo. Como zi contém
somente um termo constante, o estimador MQO fornece estimativas consistentes e eficientes.
Mas se zi não puder ser observado para todas as unidades cross-sections, as estimativas obtidas
por MQO serão tendenciosas e inconsistentes, devido à ausência de variáveis. Para solucionar
empiricamente esse problema, deve-se controlar a heterogeneidade não-observável.
Quando existir efeitos individuais não-observáveis entre as unidades cross-sections e se
eles não estiverem correlacionados com xit, o procedimento que melhor gera resultados é obter as
estimativas pelo modelo de Efeitos Fixos. Ou seja, o modelo de efeito fixo assume que existem
diferenças entre os municípios estudados, e que o termo constante pode representar tais
diferenças.
Inicialmente, pressupõe-se que αi = zi é um termo constante específico de natureza estável
ao longo do tempo. Dessa forma, αi é um parâmetro desconhecido a ser estimado.
iiiiy eiβX ++= α (5)
Deixando yi e Xi conter as T observações da i-ésima unidade cross-section, i conter uma
coluna de uns, e conter os T valores do erro aleatório. Já iαi é a representação das variáveis
binárias, indicando o i-ésimo município, e αi é o coeficiente associado à variável binária.
O modelo de efeito fixo pode ser estimado por meio do método dos Mínimos Quadrados
Ordinários - MQO acrescido da variável binária, o qual gera estimadores consistentes e não-
viesados para os parâmetros.
80
Mas se os efeitos não observáveis se alteram entre os municípios, o modelo de efeito
aleatório deve ser utilizado. Nesse caso, assume-se que os efeitos não-observáveis estão
correlacionados com as variáveis explicativas do modelo.
O modelo de efeitos aleatórios é:
( ) iitit ey +++= iu´ αβx (6)
A diferença é a presença do componente , que é o distúrbio aleatório, que caracteriza o
i-ésimo município e que é constante ao longo do tempo. O modelo também assume que:
iu
0][][ == iit uEeE ,
22 ][ eiteE σ= ,
22 ][ uituE σ= ,
0][ =jitueE para todo i, t e j,
0][ =sjit eeE se t ≠ s ou i ≠ j,
0][ =jiuuE se i ≠ j.
Fazendo iitit uew += pode-se escrever o vetor de erros como ]´,...,,[ 21 iTiii www=w
Assim,
222 ][ ueitwE σσ += ,
2][ uisit wwE σ= para t ≠ s
0][ =jsit wwE para todo t e s se i ≠ j
Seja para todas as T observações na unidade i, assim: ][ ´iiE wwΣ =
81
TTuTe
ueuu
uueu
uuue
´22
2222
2222
2222
iiIΣ σσ
σσσσ
σσσσσσσσ
+=
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
+
++
=
L
MMMM
L
L
(7)
Em que é um vetor coluna de 1 com dimensão T x 1. Desde que as observações i e j
são independentes, a matriz de variância-covariância dos erros para todas as nT observações é:
Ti
ΣI
Σ00
0Σ000Σ
Ω ⊗=
⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
= n
L
MMMM
L
L
(8)
Em que é o produto de Kronecker. ⊗
Existem k parâmetros incluindo o termo constante e, neste caso, o termo constante é a
média das heterogeneidades não-observáveis.
Dada a presença da matriz de variância-covariância dos erros, está-se diante do modelo
heterocedástico, assim, a estimação dos parâmetros é realizada pelo método dos Mínimos
Quadrados Generalizados - MQG. Dessa forma, o vetor dos parâmetros é dado por:
( ) ( ) ⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛== ∑∑
=
−
=
−−−−n
iii
n
iii
1
1´
1
1´111ˆ yΩXXΩXyX´ΩXX´Ωβ (9)
Para testar a pertinência dos modelos, são utilizados os testes F de Chow, do
Multiplicador de Lagrange, desenvolvido por Breusch e Pagan, e de Hausman (GREENE, 2003).
O teste F de Chow verifica se todos os termos constantes da regressão são zero e é dado por:
( ) ( ) ( )( ) ( )KnnT
nKnnTnF−−−−
=−−−/ˆˆ
1/ˆˆ,1
e´ee´ee´e (10)
82
Em que e´e é a soma dos quadrados dos resíduos do modelo restrito (Modelo de Efeito
Fixo) e a soma dos quadrados dos resíduos do modelo não restrito (Modelo Pooled). e´e ˆˆ
O teste do Multiplicador de Lagrange avalia a hipótese de que a variância dos resíduos
que refletem diferenças individuais é igual a zero. Se essa hipótese for rejeitada, o modelo de
Efeitos Aleatórios será preferível ao modelo Pooled.
( )
2
1 1
2
1
2
1 112
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
−⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛
−=
∑∑
∑ ∑
= =
= =n
i
T
tit
n
i
T
tit
e
e
TnTLM (11)
Já o teste de Hausman verifica se a hipótese de que os efeitos individuais não observáveis
são correlacionados com as variáveis explanatórias do modelo, ou seja, ele testa a ortogonalidade
entre o efeito aleatório e as variáveis explicativas do modelo. A não rejeição dessa hipótese
indica que o estimador de Efeitos Fixos deve ser preferido. O teste de Hausman, baseado no
critério de Wald é dado por:
[ ] [ ] [ ]βbΨβb ˆˆˆ1 12 −−=−= −KW χ (12)
Em que Ψ é a estimativa da matriz de covariância dos coeficientes dos modelos de efeito
fixo e aleatório.
ˆ
O teste F (Chow), aplicado no modelo de Efeitos Fixos, e o teste do Multiplicador de
Lagrange, também denominado por teste de Breusch e Pagan (GREENE, 2003), aplicado no
modelo de Efeitos Aleatórios, sustentam a hipótese da presença de efeitos de estado não-
observáveis afetando o desmatamento nos municípios da região amazônica. Isso significa afirmar
que o modelo de efeito fixo ou efeito aleatório é preferível à regressão pooled, o que tornaria as
estimativas obtidas pela regressão pooled tendenciosas e inconsistentes, devido à omissão de
variáveis explicativas importantes. Assim, as análises devem ser direcionadas nas estimativas
obtidas pelos modelos que controlam a presença dos efeitos de estado não-observáveis sobre o
avanço do desmatamento.
83
Já o teste de especificação de Hausman (GREENE, 2003) testa a ausência de correlação
entre os efeitos de estado não-observáveis com as variáveis explicativas do modelo. Convém
ressaltar que, sob a hipótese nula do teste, tanto o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários -
MQO para o modelo de Efeitos Fixos quanto o estimador de Mínimos Quadrados Generalizados -
MQG para o modelo de Efeitos Aleatórios são consistentes, porém o último é mais eficiente.
O Quadro 3.3 resume os testes apropriados e as conseqüentes decisões quando se utiliza o
modelo de painel de dados. Se o teste F de Chow for significativo, o modelo de efeito fixo deve
ser utilizado, caso contrário o modelo pooled deve ser o utilizado. Se o teste de Breusch e Pagan
for significativo, utiliza-se o modelo de efeito aleatório, caso contrário o modelo pooled. E
quando o teste de Hausman for significativo, o modelo de efeito aleatório é preferível ao modelo
de efeito fixo, e quando esse teste for não-significativo, é preferível o modelo de efeito fixo.
Resultado do Teste
Tipo de Teste Significativo Não-Significativo
Teste F de Chow É preferível o modelo de efeito fixo É preferível o modelo pooled
Teste de Breusch e Pagan
(Multiplicador de Lagrange)
É preferível o modelo de efeito
aleatório
É preferível o modelo pooled
Teste de Hausman É preferível o modelo de efeito
aleatório
É preferível o modelo de efeito fixo
Quadro 3.3 - Regra de decisão para a escolha do modelo econométrico adotado
3.4 Resultados
3.4.1 Análise de regressão para a Amazônia Legal
De acordo com os testes estatísticos realizados (ver parte inferior da Tabela 3.1), o teste
de Chow, por ser significativo, mostra que o modelo de efeito fixo é preferível ao modelo pooled.
Da mesma forma, o teste de Breusch e Pagan também é significativo e mostra que o modelo de
efeito aleatório também é preferível ao modelo pooled. Já o teste de Hausman é não significativo,
mostrando que o modelo de efeito fixo é preferível ao modelo de efeito aleatório.
Todas as variáveis analisadas (ver a Tabela 3.1) se mostraram condizentes com o
comportamento esperado sobre o desmatamento: uma variação positiva em cada uma delas se
84
traduz também numa variação positiva em relação ao desmatamento, exceto o Y2, cujo sinal
negativo está em conformidade com o esperado (ver o Quadro 3.2).
Tabela 3.1- Resultados do modelo estimado para a Amazônia Legal Variável
Efeito Fixo Estatística t de Student Elasticidade desmatamento17
Pop 0,003641* 5,18 0,13455 CR 0,00000166** 2,42 0,01023 GA 0,0000112 1,21 0,00298 GT 0,0000132* 3,64 0,01204 Rb 0,0004112* 9,03 0,08874 IPT 26,62202* 5,07 0,05171 PS 155,8675* 5,22 0,01886 IPP 0,0860795*** 1,62 0,00142 Y 0,0012838* 2,96 0,07071 Y2 -3.29e-10* -3,00 EM 0,0001229 0,89 0,00347 Constante 577,4482* 22,28 R2 0,2059 Observações 2438 Teste F (Chow) 166,07* Teste de Breush e Pagan 4279,69* Teste de Hausman 0,47
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Pop = População; CR = Crédito rural; GA = Gasto em agricultura; GT = Gasto no sistema de transporte; Rb = rebanho; IPT = Índice de preço da agricultura temporária; PS = Preço da soja; IPP = Índice de preço da agricultura permanente; Y = Renda Municipal; Y2 = Renda Municipal ao quadrado.
Para a região amazônica como um todo, pode-se observar a grande importância do
crescimento populacional sobre o desmatamento, tendo elasticidade 0,13. Esse crescimento
populacional ocorre devido ao crescimento natural e à imigração. O estudo realizado por Alves
(2007) mostra que em uma dada propriedade agrícola composta por uma área já desmatada e
outra com floresta, um novo desmatamento irá ocorrer quando a nova geração suceder a antiga.
Como coexistem gerações das mais diferentes idades, pode-se concluir que o crescimento natural
17 O procedimento de cálculo das elasticidades é:
desmatx
xdesmat∂
∂ em que desmat é a área desmatada e x são
variáveis relacionadas que causam o desmatamento.
85
da população impacta diretamente sobre o desmatamento, afirmação esta confirmada pelo
resultado da regressão estimada.
O crédito rural também se mostrou significativo sobre o avanço do desmatamento na
região, pois ele representa os meios necessários para o avanço das diversas atividades
agropecuárias, e, como desdobramento, a retirada da cobertura florestal. Convém esclarecer que a
decisão do valor concedido para um determinado município consiste, em última instância, numa
decisão de natureza política, pois o crédito rural em sua ampla maioria é um repasse oficial, a
cargo das instituições financeiras públicas. E esta decisão pode estar atrelada a um programa
maior de desenvolvimento regional, o que canalizaria maiores concessões a esta região,
favorecendo a ampliação de seu desmatamento.
Apesar dos gastos do governo em agricultura estarem de acordo com as pressuposições de
que um aumento nessa variável gera o aumento do desmatamento, eles não se mostraram
estatisticamente significativos, ou seja, não se rejeita a hipótese do seu efeito ser nulo. O que se
deve ao fato de que muitos dos gastos estão indiretamente associados à atividade agropecuária.
Isso pode ser explicado pela multiplicidade de segmentos funcionais que estão atrelados a esse
tipo de gasto (GASQUES, 2001).
A variável GT (Gastos em Transportes) confirma que a construção de novas estradas e a
melhoria das existentes são elementos importantes dentro do conjunto de medidas e de políticas
relacionadas ao desenvolvimento regional para gerar o desmatamento.
A dimensão do rebanho também se mostrou uma variável significativa na análise do
desmatamento. Conforme muitos trabalhos afirmam, entre eles Margulis (2003) e Nepstad e
Almeida (2004), um dos grandes fatores causadores do desmatamento é a atividade da pecuária, a
qual avança extensivamente para áreas mais remotas dos centros consumidores.
Conforme citado nos aspectos metodológicos deste trabalho, a análise do impacto da
agricultura temporária, por meio de seus preços, foi realizado à luz de pontos distintos: o
comportamento do preço da soja e o comportamento de um índice de preço com todos os demais
bens agrícolas. Essa análise, por meio da separação da soja dos demais bens agrícolas é
fundamentada em duas razões. A primeira é verificar empiricamente, conforme enfatiza a
literatura, o avanço da soja e seu poder de gerar desmatamento. E o segundo, é por permitir
86
compreender a importância da agricultura em grande escala, capitalizada e voltada aos mercados
internacionais, vis à vis a agricultura familiar.
Os coeficientes de IPT e PS (respectivamente índice dos preços dos produtos agrícolas de
lavouras temporárias e o preço da soja) são estatisticamente significativos e com sinais positivos,
ou seja, um aumento desses preços acarreta a elevação do desmatamento. Mas as elasticidades
indicam um impacto menor do preço da soja sobre o desmatamento do que o preço dos demais
produtos da agricultura temporária.
Já a agricultura permanente, por ter um período necessário maior de maturação da planta
para que inicie sua produção, apresentou significância estatística a 10% em relação ao seu índice
de preços e o desmatamento e pequeno valor da elasticidade. Assim, a dinâmica temporal dos
produtores desses bens sobre o desmatamento é diluída em relação aos produtores da agricultura
temporária.
Conforme previsto no modelo, o nível de renda também se mostrou uma variável
significativa para explicar o desmatamento na região, havendo a comprovação de uma dinâmica
similar à curva de Kuznets Ambiental na relação entre desmatamento e renda.
E, finalmente, a extração madeireira não se mostrou estatisticamente significativa para
explicar o desmatamento. Isso pode estar associado com o fato de que muito da exploração
madeireira no período analisado é seletiva, não necessitando desmatar toda uma área para a
retirada de madeiras nobres. Mas, como também é ressaltada na literatura, a influência dos
madeireiros consiste em abrir novas estradas, as chamadas não-oficiais, as quais sim apresentam
um grande potencial sobre o desmatamento.
Como apontado na revisão da literatura, alguns trabalhos conferem maior importância a
um determinado fator como causa do desmatamento. Para mensurar empiricamente tais
afirmações, foi calculado um índice de impacto, que são as elasticidades do desmatamento (ver
última coluna da Tabela 3.1). De acordo com esse índice, a população exerce maior impacto
sobre o desmatamento, seguida da dimensão do rebanho, do nível de renda e do índice de preços
da agricultura temporária. Por outro lado, os menores impactos sobre o desmatamento são
decorrentes do índice de preços da agricultura permanente, dos gastos em agricultura e da
extração madeireira (sendo que essas duas últimas variáveis não são estatisticamente
significativas).
87
A influência dos preços dos produtos agrícolas no desmatamento permite observar que a
apreciação da soja tem um impacto menor no desmatamento que a apreciação dos bens agrícolas
temporários e maior que a apreciação dos bens agrícolas permanentes (Tabela 3.1). Isso pode
estar associado ao fato de que os bens agrícolas temporários são destinados prioritariamente ao
abastecimento das populações locais e regionais, que, como foi visto, exerce um grande impacto
sobre o desmatamento. Já a produção da soja, a qual é rotulada por ser um importante agente do
desmatamento, está presente em apenas parte dos municípios da Amazônia, dessa forma, tudo
indica que o seu impacto é maior nas áreas onde haja sua concentração.
De maneira geral, os resultados permitem verificar que, muito embora se atribua um peso
significativo para as variáveis explicadas relacionadas com o mercado como determinantes do
desmatamento no período mais recente (como ressaltado no capítulo anterior), a importância dos
gastos do governo, tais como o volume de crédito rural concedido e os gastos em transporte,
também se mostram bastante significativos. Os gastos do governo na agricultura (GA), por outro
lado, não se mostraram ser um elemento estatisticamente significativo sobre o desmatamento,
mas apresentam uma relação positiva com o desmatamento, como o esperado e indicado pela
literatura especializada. As ações governamentais não estão isoladas, e se dão no mesmo patamar
das ações humanas orientadas pelas regras de mercado e ambas contribuem para da fronteira de
ocupação territorial, implicando no desmatamento da região.
Essas análises foram realizadas para toda a região amazônica. Como a Amazônia Legal é
uma área bastante extensa, é conveniente realizar análises mais detalhadas em nível de estado,
com a finalidade de compreender melhor a desigualdade do desmatamento dentro da região. Por
isso, será apresentada uma análise para todas as unidades federativas que compõem a região.
3.4.2 Análise de regressão para os Estados da Amazônia Legal
A Tabela 3.2 mostra as estatísticas descritivas do desmatamento para cada estado
pertencente à Amazônia Legal. E a Tabela 3.3, a seguir, apresenta as regressões para cada estado
da Amazônia Legal. O desvio padrão entre os municípios (between) para cada um dos estados da
Amazônia Legal foi maior que o desvio padrão ao longo do tempo (within). Isso aponta que, para
cada Estado, as diferenças no nível de desmatamento são influenciadas pelas características dos
seus municípios.
88
Tabela 3.2 - Estatística descritiva do desmatamento para os estados da Amazônia Legal no
período 2000 a 2004
Estado Desmatamento Média* Desvio Padrão* Valor Mínimo* Valor Máximo* Número de ObservaçõesTotal 41,99 38,92267 2,2 216,6 N = 110
between 25,67104 18,28 131,96 n = 22 Acre within 29,66742 -35,47 126,63 T = 5
Total 18,93 27,7452 0 94,3 N = 80 between 5,549256 0 24,14 n = 16
Amapá within 27,21325 -3,68875 89,09125 T = 5
Total 32,34 34,99337 0 158 N = 310 between 16,80633 18,78 91,06 n = 62
Amazonas within 30,75288 -20,95548 115,0245 T = 5
Total 23,79 49,9415 0 538,2 N = 970 between 42,81831 0 351,06 n = 194
Maranhão within 25,77928 -189,6061 223,5939 T = 5
Total 70,62 82,01249 0 687,9 N = 695 between 68,22744 0 367,26 n = 139
Mato Grosso within 45,80278 -168,133 391,2674 T = 5
Total 76,47 159,4989 0 2089,2 N = 715 between 139,7291 0 1377,18 n = 143
Pará within 77,18701 -399,307 1596,493 T = 5
Total 73,92 60,08681 1,5 398 N = 260 between 47,22291 25,68 251,06 n = 52
Rondônia within 37,61464 -28,1115 284,9285 T = 5
Total 27,53 30,38036 0 106,7 N = 75 between 13,40537 0,94 51,78 n = 15
Roraima within 27,44041 -1,908 100,152 T = 5
Total 17,40 34,71309 0 366 N = 695 between 26,42362 0 181,54 n = 139
Tocantins within 22,60123 -78,9376 201,8624 T = 5
* Os valores mínimo, máximo, média e desvio padrão são Km2 por ano por município.
Tabela 3.3 - Resultado da regressão do modelo para os Estados da Amazônia Legal (continua)
Acre Amapá Amazonas Maranhão Mato Grosso Variável Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade
0,0116772* 0,001585857 0,0026998 0,56676001 0,001389 0,130772727 0,0073816* 0,529197019 0,007701** 0,120260296 Pop
(4,08) (0,7) (1,38) (5,65) (2,09) CR 0,00000646** 8,28448E-05 -1,26E-06 -0,003642812 6,75E-06* 0,024007179 0,0000102* 0,026857324 1,08E-06 0,012984948
(2,27) (-0,05) (2,67) (3,71) (1,24) 0,0000089*** 1,75727E-05 0,0001111 0,067650534 -3,60E-06 -0,003371948 -0,0000342 -0,008359236 0,000061*** 0,00719832 GA
(1,8) (0,73) (-0,25) (-0,92) (1,81) -0,00000287 -2,00061E-06 -0,000303 -0,108606652 5,56E-06 0,006137482 0,00000209 0,004072197 4,22E-06 0,003279321 GT
(-0,12) (-1,36) (1,06) (0,38) (0,53) 0,0000981 7,64403E-05 0,001776 0,225992171 -0,00018 -0,026651303 0,0019185* 0,4618694 0,000207* 0,052428127 Rb
(0,44) (0,31) (-0,77) (6,84) (2,95) -23,6726 -0,000125557 -34,17241 -0,264994417 5,277714 0,011916424 31,30185* 0,119737189 4,381389 0,006021622 IPT
(-0,84) (-0,75) (0,26) (4,48) (0,76) -846,025 -0,025924833 -99,7723** -0,009238371 390,7206* 0,081807301 PS
(-1,19) (-1,98) (9,16) -0,4344546** -1,88237E-05 -0,0138164 -0,000376059 -0,11366 -0,003581702 0,0780915 0,000877807 0,129915 0,000429565 IPP
(-1,93) (-0,03) (-0,54) (0,23) (0,23) 0,0462756* 0,001085896 0,0079478 0,325056476 0,011242* 0,239194422 0,0013377* 0,171236713 0,000297 0,02772428 Y
(3,65) (0,86) (3,43) (3,44) (0,61) -0,000000763 -1,38E-07 -5,60E-08 -1,14E-09* -2,14E-10 Y2
(-0,9) (-0,38) (-0,89) (-4,99) (-1,34) 0,0000522 3,40232E-06 -0,0050167 -0,16710839 0,018843* 0,521959777 -0,0040075 -0,021039667 -4,80E-05 -0,000744613 EM
(0,03) (-0,54) (2,85) (-1,34) (-0,17) 310,0443* -245,0164 262,3084* 12,2885 915,5295* Constante
(2,91) (-0,07) (2,26) (0,34) (10,5) R2 0,8227 0,7988 0,5455 0,4985 0,4121 Observações 110 80 310 970 695 Teste F (Chow) 91,89* 19,91* 95,71* 371,58* 267,56* Teste de Breush e Pagan 88,85* 6,79* 118,75* 870,4* 764,45* Teste de Hausman 0,09 0,65 3,58 5,55 0,51
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Entre parênteses a estatística t de Student. Pop = População; CR = Crédito rural; GA = Gasto em agricultura; GT = Gasto no sistema de transporte; Rb = rebanho; IPT = Índice de preço da agricultura temporária; PS = Preço da soja; IPP = Índice de preço da agricultura permanente; Y = Renda Municipal; Y2 = Renda Municipal ao quadrado.
89
90
Tabela 3.3 - Resultado da regressão do modelo para os Estados da Amazônia Legal (conclusão)
Pará Rondônia Roraima Tocantins Variável Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade Efeito Fixo Elasticidade
-0,0001055 -0,003969785 0,0089911* 0,183339526 -0,0078387** -0,406090649 -0,0000312 -0,001065806 Pop
(-0,03) (4,97) (-2,16) (-0,02) 0,0000293* 0,063553429 0,0000133* 0,045731706 -9,74E-06 -0,02669504 -0,00000373** -0,032754563 CR
(4,79) (6,21) (-0,91) (-2,28) 7,99E-08 1,87606E-05 0,0000621* 0,011697098 0,0000362*** 0,017530553 0,0000126 0,0057338 GA
(0) (2,93) (1,91) (1,52) 0,0000153 0,011299957 5,27E-07 0,000298944 3,11E-05 0,018742084 -3,19E-06 -0,004593724 GT
(1) (0,07) (1,73) (-1) 0,0004074* 0,0722519 0,0001564** 0,029940698 0,0051164** 1,231921113 0,0006872* 0,207546185 Rb
(3,13) (2,41) (2,53) (3,18) 201,5026* 0,228611676 70,55484* 0,078229189 241,3436 0,592550801 33,02875* 0,19891188 IPT
(5,28) (4,95) (1,57) (5,18) 66,45606 0,001889072 150,206** 0,007740232 -90,28816 -0,007389808 -2,974526 -0,001474777 PS
(0,35) (2,54) (-1,4) (-0,16) 0,2014439 0,004822829 -0,0262654 -0,000706807 0,555716 0,008144992 -0,0352793 -0,000684165 IPP
(1,05) (-0,67) (0,87) (-0,76) 0,0003996 0,010972784 -0,0006014 -0,007847603 0,038006 0,256824505 -0,009721*** -0,101742209 Y
(0,12) (-0,24) (0,49) (-1,71) 1,03E-08 4,05E-08 -1,33E-05 0,000000394** Y2
(0,91) (1,41) (-1,22) (2,52) 0,0000553 0,003427562 -0,0001921 -0,003373103 0,0052349* 0,058598601 -0,064765* -0,15991279 EM
(0,15) (-0,72) (3,82) (-5,1) 1009,036* 890,7598* -166,8123 241,7246* Constante
(5,71) (14,08) (-0,69) (11,25) R2 0,2813 0,6957 0,7884 0,2403 Observações 715 260 75 695 Teste F (Chow) 40,93* 59,99* 103,33* 287,74* Teste de Breush e Pagan 387,42* 149,85* 13,58* 738,28* Teste de Hausman 7,97 6,07 6,19 30,34
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Entre parênteses a estatística t de Student. Pop = População; CR = Crédito rural; GA = Gasto em agricultura; GT = Gasto no sistema de transporte; Rb = rebanho; IPT = Índice de preço da agricultura temporária; PS = Preço da soja; IPP = Índice de preço da agricultura permanente; Y = Renda Municipal; Y2 = Renda Municipal ao quadrado.
91
O Estado do Acre apresentou desmatamento em todos os seus municípios, dado que o
valor mínimo do desmatamento total é diferente de zero. A média do desmatamento no Estado
foi 41,99 Km2/ano/município, e seu desvio padrão foi de 38,92 km2. Como é esperado, em níveis
mais específicos de análise, algumas variáveis não apresentam relevância para o modelo (Tabela
3.3). No caso do Estado do Acre, a população se mostrou significativa estatisticamente a 1%,
bem como a renda municipal. As variáveis crédito rural e gasto em agricultura também
apresentaram significância para o modelo, mas a 5% e a 10% de significância, respectivamente.
Já coeficiente associado ao índice de preços da agricultura permanente, estatisticamente
significativo a 5%, apresentou sinal negativo, contradizendo o comportamento esperado para
essa variável. Pois seu comportamento diz que quanto menor o índice de preço da agricultura
permanente, maior será o desmatamento. Comportamento semelhante teve o coeficiente do
índice de preço da agricultura temporária, mas devido ao fato dele não ser estatisticamente
significante, não se rejeita a hipótese de sua influência ser nula sobre o desmatamento. Embora
não seja estatisticamente significante, é válida a EKC. As variáveis estatisticamente significantes
de maior impacto sobre o desmatamento (medidas pela dimensão das elasticidades) são
população e renda.
É importante ressaltar que o Amapá apresenta a segunda menor média de desmatamento
por município entre todas as unidades federativas analisadas no período 2000 a 2004, com
desmatamento de 18,93 Km2/ano/município. De todo o conjunto de variáveis explicativas do
desmatamento, nenhuma delas se mostrou estatisticamente significante. Isso indica que, para o
caso dos municípios do Amapá, outras variáveis podem estar influenciando o desmatamento,
mas que não puderam serem captadas no presente estudo.
Apesar da dimensão territorial do Amazonas, ele não se encontra entre as unidades
federativas que mais apresentam desmatamento. Na Tabela 3.2 é possível ver que a média de
desmatamento para o período analisado foi de 32,34 Km2/ano/município, e seu desvio padrão
entre os municípios foi maior que o desvio padrão ao longo do tempo. Todos os municípios do
Amazonas apresentaram certo nível de desmatamento (Tabela 3.2), ao contrário de Estados onde
houve municípios que não apresentaram nenhum desmatamento. As variáveis que se mostraram
estatisticamente significantes para esse Estado foram o crédito rural, a renda municipal e a
extração madeireira (todas a 1%). As variáveis referentes a preços de produtos agrícolas (IPT, PS
92
e IPP) não afetam diretamente o desmatamento no Estado da Amazonas devido ao fato de que
neste Estado a agricultura não se destaca como uma atividade central. E de forma complementar,
variáveis que estimulam a agricultura, como gastos em agricultura, também não apontam como
sendo importantes para explicar o desmatamento. A variável renda é estatisticamente
significativa a 1%. A variável renda ao quadrado não se mostrou estatisticamente significante,
mas o seu sinal é de acordo com o esperado para a Curva de Kuznets Ambiental. As variáveis de
maior impacto sobre o desmatamento nesse Estado são a extração madeireira, o nível de renda e
o crédito rural.
O Maranhão é um Estado limítrofe entre a floresta e a vegetação da caatinga,
apresentando, inclusive, manchas da vegetação de cerrado. Essa constatação pode explicar a
grande disparidade do desvio padrão entre os municípios (between) e ao longo do tempo (within)
na variável desmatamento, cuja média foi de 23,79 Km2/ano/município no período analisado
(como pode ser visto na Tabela 3.2). A Tabela 3.3 mostra que algumas das variáveis
explicativas, como a população, o crédito rural, a dimensão do rebanho, o índice de preço da
agricultura temporária e o preço da soja se mostraram estatisticamente significantes para explicar
o desmatamento na região. A renda municipal e o seu quadrado também são elementos
explicativos do desmatamento e seus sinais estão de acordo com o esperado, o que torna válida a
EKC. O coeficiente relacionado ao preço da soja, embora estatisticamente significante, não
condiz com os pressupostos do modelo, pois, pelos resultados, a elevação do preço da soja
implica a queda do desmatamento. Os valores das elasticidades indicam que a população, a
dimensão do rebanho, o nível de renda, o índice de preços da agricultura temporária e o crédito
rural são os principais fatores geradores do desmatamento.
No período de 2000 a 2004, o Mato Grosso é o terceiro Estado com maior média de
desmatamento na Amazônia Legal, com 70,62 Km2/ano/município (Tabela 3.2). Não obstante,
esse estado apresenta municípios em que não ocorreu desmatamento no período analisado. Cabe
ressaltar que, para os municípios em que não foi registrado desmatamento, não significa a
presença da floresta em sua integridade, pois o desmatamento pode ter ocorrido em toda a área
do município antes de 2000, tornando, assim, impossível novos desmatamentos. Como é
enfatizado pela a literatura sobre o tema, o Mato Grosso é um dos mais importantes Estados
produtores agropecuários no contexto nacional. Nele, encontra-se, por exemplo, os maiores
produtores de soja. Dessa forma, é bastante presumível que as variáveis relevantes para explicar
93
o desmatamento no Mato Grosso estejam centradas nas atividades agrícolas e pecuárias. Isso
pode ser constatado pela significância estatística do preço da soja, dos gastos em agricultura,da
dimensão do rebanho e da população na Tabela 3.3. Todas essas variáveis ainda reforçam a
presença da agricultura capitalizada, pois não se rejeita a hipótese do índice de preço dos demais
bens agrícolas ser nulo sobre o desmatamento. Embora a renda municipal não seja
estatisticamente significante para explicar o desmatamento neste Estado, o sinal dos coeficientes
está de acordo com o esperado, implicando a validade da EKC. A população, seguida pelo preço
da soja e pelos gastos em agricultura são os elementos mais importantes na determinação do
desmatamento nesse estado.
O Estado do Pará apresentou a maior média de desmatamento para o período analisado,
76,47 Km2/ano/município. Isto, mais uma vez, reforça a evidência de que o desmatamento é
influenciado pelas características de cada município. Convém ressaltar que tais características
não são somente naturais, como fertilidade do solo, declividade do relevo, por exemplo, elas
também podem ser impulsionadas pela ação humana, como a construção de estradas e a criação
de núcleos populacionais, por exemplo. As variáveis que se mostraram determinantes para
explicar o desmatamento são: o crédito rural, a dimensão do rebanho e o índice de preços da
agricultura temporária, todos com 1% de significância (Tabela 3.3). Apesar de a literatura
ressaltar a importância da extração madeireira como causa do desmatamento no Estado do Pará,
essa variável não se mostrou estatisticamente significativa na presente análise. Isso pode ocorrer
devido ao fato de que, como constatado em outros trabalhos, muito da extração madeireira é
ilegal, portanto, não compõe as estimativas oficiais sobre a atividade de extrativismo vegetal,
tornando difícil detectar o seu efeito em análises empíricas em escalas mais abrangentes, a
exemplo deste trabalho. Para o Estado do Pará, os resultados econométricos não apóiam a
validade da curva de Kuznets Ambiental - EKC. Sobre o impacto das variáveis sobre o
desmatamento (medido pelas elasticidades), a ordem decrescente é: o índice de preços da
agricultura temporária, a dimensão do rebanho e o crédito rural.
É no Estado de Rondônia que se encontram os municípios com a segunda maior média de
desmatamento no período analisado, 73,92 Km2/ano/município (Tabela 3.2). É justamente no
Estado de Rondônia em que a grande parte das variáveis selecionadas exerce influência sobre o
desmatamento. E todas elas indicam a presença da agricultura capitalizada como o grande fator
motivador do desmatamento. Mesmo levando em consideração o aumento da população, ele
94
pode estar associado, como salientado anteriormente, a um fluxo migratório estimulado por
outros fatores. É possível perceber na Tabela 3.3 que, além da população, o crédito rural, o gasto
em agricultura, a dimensão do rebanho, o índice de preço da agricultura temporária e o preço da
soja também se mostraram relevantes e estatisticamente significantes para explicar o
desmatamento em Rondônia. Nesse Estado, os dados indicam a coexistência da agricultura
familiar e da agricultura capitalizada, pois a ampliação de ambas influencia o desmatamento. A
população, bem como o crédito rural e o rebanho são os principais elementos (segundo os
valores das elasticidades) que influenciam sobre o desmatamento.
A média do desmatamento nos municípios do Estado de Roraima é de 27,53
Km2/ano/município de 2000 a 2004 (Tabela 3.2), assim, se encontra entre os Estados com as
menores médias de desmatamento por município na Amazônia Legal. Notar também a não
ocorrência do desmatamento em alguns municípios. Dentre as variáveis que se mostraram
estatisticamente significativas para explicar o desmatamento em Roraima, a extração madeireira
teve significância estatística a 1%, a dimensão do rebanho e a população a 5% e o Gasto em
Agricultura a 10% (Tabela 3.3). Três dessas variáveis tiveram o sinal do coeficiente condizente
com as pressuposições do trabalho. No entanto, a variável população apresentou sinal do
coeficiente negativo, contrariando, assim, o comportamento esperado. Embora não se rejeite a
hipótese de que os coeficientes da renda e da renda ao quadrado sejam nulos, os sinais desses
coeficientes estão de acordo com o esperado, implicado, dessa forma, na possibilidade de
validação da EKC. Neste estado, os principais elementos que geram o desmatamento é a
dimensão do rebanho, a extração madeireira e os gastos em agricultura.
Finalmente, é no Estado do Tocantins que há a menor média municipal de desmatamento
no período analisado, 17,40 Km2/ano/município. No período analisado não foram registrados
casos de desmatamento em alguns municípios (Tabela 3.2). De forma geral, a regressão para o
Estado não se mostrou plenamente coerente com os pressupostos do modelo, pois alguns
coeficientes assumiram sinais contrários aos esperados e são estatisticamente significativos,
como o crédito rural, a extração madeireira, a renda municipal e a renda municipal ao quadrado
(Tabela 3.3). Já os coeficientes associados ao rebanho e ao índice de preços da agricultura
temporária são significativos estatisticamente e com sinais condizentes com o que foi esperado
sobre seus comportamentos. Como os coeficientes da renda municipal e da renda municipal ao
quadrado não se mostraram condizentes com o esperado e são significativas estatisticamente, não
95
se pode afirmar a validade da EKC para esse Estado. A dimensão do rebanho e o índice de
preços da agricultura temporária são os principais fatores causadores do desmatamento em
Tocantins de 2000 a 2004.
3.5 Considerações finais
Inicialmente, vale ressaltar que todo desmatamento é teleológico, ou seja, está
relacionado com um determinado fim. Isso significa afirmar que a ação de desmatar é
predominantemente parte de um processo cuja finalidade pode assumir múltiplas formas, ou, de
maneira pragmática, é uma ação decorrente da vontade humana que torna possível o uso do solo
para os mais diferentes fins. Dessa forma, é possível compreendê-lo com base na manifestação
dos diferentes fins.
No entanto, mencionar o desmatamento na Amazônia sem nenhum critério é o mesmo
que descrever um processo que não se diferencia em aproximadamente cinco milhões de
quilômetros quadrados, ou seja, supor erroneamente que as razões que o determinam são iguais
em toda sua extensão territorial.
Diante disso, o objetivo deste estudo foi avaliar, por meio da estimativa de equações e
usando dados em nível de municípios, os fatores que conduzem ao desmatamento na Amazônia
Legal. A análise dos dados foi realizada em dois níveis: no âmbito da Amazônia Legal e para
cada um dos estados (unidades federativas) que a compõem.
Em relação à Amazônia Legal como um todo, com exceção da extração madeireira e dos
gastos em agricultura, foi comprovada a importância estatística das variáveis explicativas
escolhidas para a formulação do modelo econométrico explicativo do desmatamento. O cálculo
do índice de impacto evidencia como maiores causadores do desmatamento em toda a região: a
população, a dimensão do rebanho, o nível de renda e o índice de preços da agricultura
temporária. O resultado mostra que as variáveis que medem a influência de políticas
governamentais e seus reflexos no desmatamento, por meio do crédito rural e do gasto em
transporte, constituem elementos importantes e que ainda têm capacidade de impulsionar o
desmatamento. Isso contradiz, em parte, a literatura especializada, a qual salienta que a fase atual
é marcada pela pouca presença de ações do Estado na região que promovam o desmatamento. Na
verdade, o que se pôde observar é que as ações do Estado estão presentes, embora fragmentadas
96
em diversos tipos de gastos e não mais focadas em projetos específicos e grandiosos, como nas
décadas de 1960 a 1980.
Por sua vez, as análises realizadas para cada estado mostram que o desmatamento ocorre
de forma diferenciada entre eles devido ao fato de que os fatores que o provocam também atuam
de forma desigual em cada Estado. Tais diferenças se devem a fatores de ordem política,
econômica, social e histórica particulares a cada um deles. Para o Estado do Acre, o
desmatamento é gerado, principalmente, pelo crescimento da renda e da população e pelos gastos
em agricultura; no Amazonas, pela extração madeireira, pelo nível de renda e pelo crédito rural;
no Maranhão, as causas mais importantes são a população, a dimensão do rebanho bovino, o
crédito rural, o índice de preços da agricultura temporária e o nível de renda; no Mato Grosso, a
população, o preço da soja, a dimensão do rebanho bovino e os gastos em agricultura; no Pará, o
índice de preços da agricultura temporária, o rebanho e o crédito rural; em Rondônia, a
população, o crédito rural, a dimensão do rebanho, os gastos em agricultura, o índice de preço da
agricultura temporária e o preço da soja; em Roraima, o rebanho, a extração madeireira e os
gastos em agricultura; e no Tocantins, o rebanho e o índice de preços da agricultura temporária.
Ademais, o incremento da renda do município, exceto no Pará, Rondônia e Tocantins, num
primeiro momento eleva o desmatamento, mas no longo prazo o reduz.
Diante dessas constatações, é de suma importância que a formulação de políticas que
visem conter o avanço do desmatamento também deva levar em consideração essas diferenças,
ou seja, elas devem ser especificas para cada Estado, ou até mesmo, em escalas espaciais mais
detalhadas. Dessa forma, elas serão mais eficientes, tanto do ponto de vista ambiental quanto
econômico, na medida em que representam atenção específica às causas, o que gera um gasto
financeiro menor.
Mesmo com as limitações deste trabalho, algumas recomendações gerais podem ser
apontadas para efeito de formulação de políticas ambientais concernentes ao controle do
desmatamento.
Particularmente em relação ao crédito rural, é recomendável vincular sua concessão a
agentes que comprometidamente não realizem o desmatamento. Os gastos no sistema de
transporte devem ser orientados para áreas onde o impacto seja menor, respeitando o zoneamento
ecológico-econômico da Amazônia Legal. Em relação à produção agropecuária na região,
97
devem-se buscar aumentos de produtividade por meio da intensificação das técnicas de manejo,
permitindo obter maiores retornos sem avançar em áreas de floresta densa.
Finalmente, sabe-se que a influência de determinadas variáveis não é contemporânea ao
desmatamento, dessa forma, outros estudos, com base em modelos dinâmicos, podem ser
realizados para melhor captar os efeitos das variáveis sobre o desmatamento. E isso só será
possível quando as séries de dados em escala municipal sejam ampliadas.
Referências
ACHARD, F.; EVA, H.D.; STIBIG, H.J.; MAYAUX, P.; GALLEGO, J.; RICHARDS, T.; MALINGREAU, J.P. Determination of deforestation rates of the world's humid tropical forests. Science Magazine, Washington, v. 297, n. 5583, p. 999-1002, 2002.
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101
4 ANÁLISE DA RELAÇÃO ENTRE DESMATAMENTO E BEM-ESTAR DA
POPULAÇÃO DA AMAZÔNIA LEGAL
Resumo O intuito desse estudo é examinar empiricamente a relação entre o desmatamento da
floresta amazônica e o bem-estar da população local, mensurando os impactos sobre o bem-estar de uma redução da área desmatada. Utilizou-se o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal - IDH-M como indicador de bem-estar. Para isso, com base nos dados em nível municipal do Censo Agropecuário de 1995 foi estimada, para cada estado, uma função de produção Cobb-Douglas com três fatores de produção: terra, capital e trabalho. Com a função de produção e por meio do método de programação não-linear (condições de Kuhn-Tucker), verificou-se a dimensão do impacto no PIB agropecuário e do agronegócio quando há uma restrição na utilização do fator terra. Com base nos novos valores para o PIB calculou-se o índice de renda, que combinado com os índices de educação e longevidade produziram um novo IDH-M para alguns estados da Amazônia. Os resultados apontam que há alterações pequenas no IDH-M, apesar de bastante expressivas no nível de renda, quando se adotam restrições para a utilização da terra.
Palavra-chave: Amazônia; Desmatamento; Bem-estar; Programação não-linear
Abstract This paper examines the empirical relationship between Amazonian rainforest
deforestation and local population welfare, measuring the impact on welfare if the deforestation area is reduced. A Municipal Human Development Index - IDH-M was used to measure welfare. Using 1995 Agriculture Census dataset, a Cobb-Douglas production function was estimated considering three production inputs: capital, land and labor. Applying a nonlinear programming method (Kuhn-Tucker conditions) on the results came from the production function, the impacts of land constraints on agriculture and agribusiness incomes could be calculated, generating a new value of income for each Amazonian state. Combining the new values of income with education and life indexes, a new IDM-H was estimated for some Amazonian states. The results point out IDM-H has small reductions, despite of significant reductions in some states’ income, if some restrains were established on arable land use.
Keywords: Amazonian region; Deforestation; Welfare; Nonlinear programming
102
4.1 Introdução
O desenvolvimento das economias - tanto em países tropicais quanto em países
localizados em regiões subtropicais ou até mesmo próximas ao círculo polar, como o Canadá e a
Finlândia - implica, necessariamente, certo grau de desmatamento. E justamente nos países
tropicais, os quais se encontram em vias de desenvolvimento e onde existem as maiores áreas
florestais nativas, é que o desmatamento vem se acentuando.
O desenvolvimento da região amazônica não é recente. Mas é a partir da década de 1960,
como foi visto no capítulo 2, que ele se acelerou. Os fluxos de pessoas e de capitais, associados à
construção de eixos rodoviários, transformaram a paisagem de grandes parcelas da região por
meio da retirada da cobertura vegetal, seguida da implantação de atividades agropecuárias e da
construção de cidades, por exemplo. Nesse ambiente coexistem agentes e atividades da mais
diversa ordem, como os grandes empreendimentos agro-extrativistas, a produção capitalizada e o
pequeno agricultor familiar, por exemplo.
Não há duvidas de que a região amazônica passou por um processo intenso de
desenvolvimento desde a década de 60. Entre 1960 e 1995 o PIB da região amazônica cresceu
doze vezes, enquanto o Brasil, como um todo, um pouco mais do que cinco (GOMES;
VERGOLINO, 1997).
Um dos reflexos negativos dessa expansão é o alto custo ambiental, o qual pode ser
comprovado pela grande área desmatada anualmente na região. Desde as avaliações preliminares
por meio das imagens geradas pelo satélite Landsat em meados da década de 1970 até o ano de
2006, a área desmatada na Amazônia Legal ultrapassou os 70 milhões de hectares, o que equivale
a uma área superior à soma das áreas dos Estados que compõem a região sul do país (HOMMA,
2006).
Na região amazônica vivem mais de 21 milhões de pessoas, segundo o censo populacional
de 2000, as quais produziram, nesse mesmo ano, valor superior a R$ 73 bilhões em bens e
serviços (que é o PIB regional). Portanto, a região não se caracteriza pelo total vazio demográfico
(apesar de que isso ocorre em certas áreas da região), embora ainda careça de muitos
investimentos em infra-estrutura que garantam condições mínimas de bem-estar para a
população, pois em 2000 a região tinha o segundo menor Índice de Desenvolvimento Humano do
país (0,725), acima somente da região nordeste (0,675). Esse último dado suporta manifestações
103
sobre a necessidade de se continuar a expandir as atividades econômicas e, consequentemente, a
renda na Amazônia.
Diante do acima exposto surge a indagação se a ação de desmatar gera ganhos efetivos à
sociedade, pois é certa a perda ambiental. A esse respeito é possível constatar dentro da literatura
específica algumas controvérsias.
A primeira delas refere-se ao fato de que maiores níveis de desmatamento geram mais
área para a agropecuária, a qual contribui para o aumento da renda. Porém, a renda da
agropecuária pode depender mais das produtividades do capital e do trabalho do que da área
cultivada propriamente dita.
A segunda controvérsia é a confusão entre renda e bem-estar social. O procedimento mais
usual para mensurar o bem-estar é por meio do cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano -
IDH18, o qual é o resultado da média entre o nível de renda, o nível de educação e a longevidade.
Supõe-se que um maior nível de renda implica maior IDH. No entanto, pode-se ter maior IDH
sem a participação significativa da renda gerada pelo setor agropecuário. Municípios em que
predominam atividades econômicas essencialmente urbanas, ou que recebam maiores repasses do
governo federal, contam com melhores serviços de educação e saúde e, portanto, podem ter
maiores níveis de IDH.
Motivado pelas dúvidas arroladas acima, o objetivo geral deste capítulo é analisar a
relação entre o desmatamento da região da Amazônia Legal e o bem-estar de sua população
avaliando em que proporção uma restrição ao desmatamento impacta negativamente sobre o
bem-estar.
Os objetivos específicos são:
1- Verificar a importância do fator terra, dentre os demais fatores, como determinante da
composição da renda agropecuária por meio da estimativa de uma função de
produção;
2- Avaliar o impacto da redução na área agrícola (caso haja um controle mais efetivo do
desmatamento) sobre a geração de renda e o bem-estar da população.
18 No presente estudo, utilizou-se o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal - IDH-M, que é uma adaptação do IDH para analisar estados ou municípios.
104
Entende-se por bem-estar da população o estado ou a situação em que se expressam as
condições materiais e imateriais em que uma população tem acesso para sua sobrevivência. E se
assume, nesse trabalho, que o bem-estar pode ser mensurado pela composição entre renda,
educação e longevidade de sua população, o que gera o chamado Índice de Desenvolvimento
Humano.
4.2 Revisão bibliográfica
Os trabalhos realizados sobre o bem-estar são de duas naturezas: os de cunho teórico
(SEN, 1999; MUKHOPADHAYA, 2001; ISLAM; CLARKE, 2001) e os de aplicação empírica.
Os primeiros trabalhos empíricos sobre o bem-estar não são recentes. Especificamente sobre os
trabalhos brasileiros, há o destaque para os trabalhos que consideram as regiões onde se
encontram os melhores indicadores de bem-estar.
Barros, Mendonça e Duarte (1997) investigaram os mecanismos da distribuição de renda e
os relacionaram com os aspectos relacionados à desigualdade, pobreza e bem-estar no Brasil.
Feito isso, compararam os resultados brasileiros com os de outros países, particularmente os da
América Latina. Com relação ao Brasil, os autores concluem que a distribuição de renda
melhorou levando a uma diminuição da pobreza e a um aumento no nível de bem-estar.
Marinho, Soares e Benegas (2003) estimaram medidas de eficiência técnica dos estados
brasileiros para a geração de bem-estar, entre 1986 e 1988. Para estabelecer padrões de
comparação, os autores implementaram três formas para medir o bem-estar: a medida de Sen, o
PIB per capita e o IDH. Todas as medidas apontam para os mesmos resultados: São Paulo, Rio
Grande do Sul, Amazonas, Roraima e Amapá são os estados mais eficientes na geração de bem-
estar.
Resultado semelhante foi obtido por Ramos e Ávila (2000). Com base na Pesquisa
Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 1992 e 1996, os autores compararam o nível de
bem-estar entre dez regiões metropolitanas do Brasil, bem como sua evolução ao longo do
período analisado. Os resultados apontam um maior nível de bem-estar entre as regiões
metropolitanas do Sul, seguidas pelo Sudeste e Nordeste.
105
Um dos primeiros trabalhos a avaliar o desenvolvimento sócio-econômico da população
da Amazônia, e talvez um dos únicos a analisar a região como um todo, foi o de Haller et al.
(1996) para os anos de 1970 e 1980. Os autores utilizaram dados tradicionalmente usados nas
análises de estratificação social e bem-estar, como analfabetismo, matrícula escolar de crianças e
jovens, anos de escolaridade formal da população e um conjunto de bens de uso doméstico. Com
base nos dados, os autores calcularam um índice para medir o bem-estar e compará-lo ao longo
do tempo. Os resultados mostraram que: (a) o nível de desenvolvimento socioeconômico da
população de todos os municípios, com exceção de dois, cresceu entre 1970 e 1980; (b) o índice
médio, numa escala de 0 a 100, saltou de 4,96 em 1970 para 17,70 em 1980; e (c) os municípios
com os mais elevados índices são as metrópoles da Amazônia Legal. A justificativa dos autores
para a elevação do índice de desenvolvimento socioeconômico é a realização de investimentos de
grande escala na região.
Em recente trabalho desenvolvido por Calentano e Veríssimo (2007a) é verificada a
evolução dos indicadores sociais propostos nos “Objetivos de Desenvolvimento do Milênio” para
os Estados da Amazônia Legal. O ranking de estados com melhor situação é: (1o) Mato Grosso,
(2o) Amapá, (3o) Pará, (4o) Amazonas, (5o) Rondônia, (6o) Roraima, (7o) Tocantins, (8o) Acre e
(9o) Maranhão.
Fatores que promovem a melhoria do bem-estar, principalmente os relacionados com a
agricultura, também são discutidos. O trabalho de Sarris (2001) salienta que o crescimento da
agropecuária pode diminuir o nível de pobreza, ou seja, melhorar o nível de bem-estar, por meio
de dois mecanismos: o direto e o indireto. O direto se deve ao fato de que o crescimento agrícola
diminui a pobreza em áreas rurais; e o indireto decorre de que o crescimento da agricultura
contribui para o crescimento de toda a economia, que por sua vez contribui para a diminuição da
pobreza em geral.
Visão complementar à de Sarris é apresentada por Bravo-Ortega e Laderman (2005), a
qual mostra que o desenvolvimento agropecuário tem efeito positivo sobre o bem-estar social, no
entanto, os autores ressaltam que o desenvolvimento de outros setores tem efeito superior sobre o
bem-estar social quando comparado ao agrícola.
Bonelli (2001) avaliou quantitativamente o crescimento do setor agropecuário e seus
desdobramentos sobre a geração de renda, o crescimento populacional, a arrecadação de impostos
106
e o desenvolvimento humano em 23 espaços geoeconômicos brasileiros (municípios ou conjunto
de municípios contíguos) entre 1970 e 2000. Segundo o autor, apesar dos índices para a região da
Amazônia estarem abaixo ou próximos de 0,5, que caracteriza uma situação de baixa qualidade
de vida, houve um crescimento no período analisado, que permite concluir que o crescimento da
renda agropecuária está associado diretamente à melhora das condições de vida da população.
Walker et al. (1997) analisaram o processo de desenvolvimento agrícola ao longo do eixo
da rodovia Transamazônica e o seu impacto sobre o bem-estar numa amostra de 132 produtores
rurais no ano de 1993. Os resultados mostraram que 8,3% tiveram uma degradação de sua
situação; 32,5% mantiveram a posição original; e 59,2% melhoraram de situação.
Pelo fato do bem-estar se constituir em uma área de grande interesse da economia, é
comum encontrar relações com temas diversos que mostrem possibilidades de alterações sobre o
bem-estar social. E dado o interesse que as questões ambientais vêm assumindo, há a
preocupação de compreender adequadamente essa relação, ou seja, de que forma uma alteração
de ordem ambiental impacta sobre o bem-estar de um grupo social.
Existem muitos trabalhos que versam sobre as transformações ambientais e os seus
desdobramentos sobre o bem-estar social. Tais trabalhos abrangem mudanças climáticas
(HASSELMANN, 1999; FÜSSEL, 2007), gestão de águas (RUIJS, 2007), políticas de
conservação (OLSON, 2000; GERLAGH; KEYZER, 2003), poluição internacional
(ZAGONARI, 1998) e desmatamento de mangues (BARBIER, 2003), por exemplo.
E dentre toda a gama de associações entre o meio-ambiente e o bem-estar, há também a
relação com o desmatamento. Um dos primeiros trabalhos a relacionar o bem-estar (qualidade de
vida) com o desmatamento foi o de Diener (1995), o qual incorporou a variável desmatamento à
metodologia do índice de qualidade de vida.
A dinâmica do desmatamento tem algumas implicações sobre o Índice de
Desenvolvimento Humano - IDH. No momento em que ocorre desmatamento, o IDH é superior
aos das áreas de floresta, devido ao aumento de renda gerado pela extração madeireira. E nas
áreas já desmatadas, onde a atividade da agropecuária se instala, o IDH é semelhante ao das áreas
de floresta (CALENTANO; VERÍSSIMO, 2007b). Azevedo e Pasquis (2006), ao analisar o
estado do Mato Grosso, verificaram que as diferenças socioeconômicas são muito semelhantes
107
em municípios com diferentes níveis de desmatamento, principalmente naqueles onde se instalou
a pecuária.
Diniz et al. (2007) verificaram que as atividades que promovem o desmatamento pouco
contribuem para a promoção da desigualdade da renda.
Por sua vez, nas localidades onde há a predominância do agronegócio no norte do Mato
Grosso, em que existem as atividades de comercialização de insumos, máquinas e implementos
agrícolas e a produção propriamente dita e sua comercialização, o nível de crescimento é superior
à média do Estado, o que sugere uma melhora da renda e, conseqüentemente, do IDH (SOUZA,
2007). Mas vale destacar que pode ser a comercialização o fator preponderante na melhora do
IDH e não a atividade agropecuária.
No universo dos trabalhos empíricos em economia, geralmente há a necessidade de
estimar funções, quer sejam de utilidade, de custo, de lucro ou de produção. E uma função
bastante utilizada nesse contexto é a função de produção Cobb-Douglas, principalmente em
pesquisas de economia agrícola, pois ela apresenta propriedades desejadas que tornam sua
estimação e sua análise mais cômodas. Muitos estudos se concentram apenas na estimação da
própria função de produção (HAYAMI, 1970; CHOWDHURY; NAGADEVARA; HEADY,
1975), outros testam se determinado setor apresenta retornos constantes de escala
(ECHEVARRIA, 1998). Por meio das funções de produção pode-se verificar a elasticidade de
substituição entre os fatores de produção utilizados (MURATA; LOPES, 2006) e, além disso,
também é possível determinar o nível de produtividade e o progresso tecnológico de um
determinado setor (ANDZIO-BIKA; WEI, 2005; BINICI; DEMIRCAN; ZALAUF, 2006).
Como exemplos de estimativas mais recentes de função de produção para a agropecuária
tem-se o trabalho de Echevarria (1998) que utilizou a função Cobb-Douglas com três fatores de
produção, terra, capital e trabalho, para testar se o setor agrícola do Canadá apresenta retornos
constantes de escala entre 1971 e 1991. Andzio-Bika e Wei (2005) também incorporaram o fator
terra na função de produção Cobb-Douglas para analisar o impacto de cada fator no crescimento
da produtividade agrícola da China entre 1989 e 2002. Kamat, Tupe e Kamat (2007) analisaram o
crescimento do PIB agrícola da Índia entre 1970-71 a 2002-03 por meio da função de produção
Cobb-Douglas. No caso do Brasil, Barros, Costa e Sampaio (2004) utilizaram a função Cobb-
108
Douglas para analisar a eficiência técnica das empresas agrícolas do pólo de Petrolina e Juazeiro,
no estado de Pernambuco.
Por meio da função de produção, há a possibilidade de utilizar técnicas de programação
(linear ou não linear) para resolver problemas de restrição (igualdade ou desigualdade). Nesse
aspecto, Hardie, Parks e van Kooten (2004) analisaram os instrumentos da política econômica
para o uso do solo por meio das técnicas de programação não-linear utilizando a função de
produção Cobb-Douglas.
Por meio da função de produção (Cobb-Douglas) e das técnicas de programação não-
linear, Galor, Moav e Vollrath (2005) demonstraram que as condições geográficas das
propriedades agrícolas afetam negativamente a implementação das instituições de promoção do
capital humano e, dessa forma, a transição de uma economia agrícola para industrial, gerando,
assim, diferenças na renda real per capital.
4.3 Referencial teórico e analítico: o bem-estar na análise econômica
Comumente, o termo bem-estar reflete uma multiplicidade de significados, tais como
condições de vida, liberdade, satisfação e felicidade, por exemplo. Por possuir uma aceitação
comum e por ser algo universalmente desejável, o bem-estar dos indivíduos ou da sociedade
sempre despertou o interesse investigativo de vários campos do conhecimento, dentre eles, o da
medicina, da ciência política, da economia e da filosofia, por exemplo. E foi justamente no
campo filosófico que o tema do bem-estar despertou as primeiras reflexões sobre seu
desenvolvimento e o que ele reflete e representa ao homem. O filósofo grego Aristóteles dedicou
uma parte do seu livro Ética a Nicômaco para o estudo da eudaimonia, palavra grega para a
felicidade. Para ele, a felicidade depende da “posse de bens reais aos quais a razão imporá uma
justa medida, um meio termo, uma mistura ou combinação de prazer e inteligência” (SANTOS,
2001, p. 19).
Em a Riqueza das Nações de Adam Smith, já no século XVIII, o bem-estar se ingressou
sutilmente à gama de objetos da análise econômica com a roupagem da utilidade, na medida em
que a melhora do bem-estar da sociedade era dependente do aumento do nível de utilidade dos
indivíduos. Mas foi com o trabalho de Mill (1983) que a economia incorporou definitivamente o
109
conceito utilitarista, embora não tenha estabelecido o princípio de maximização da utilidade
como o objeto da racionalidade humana (COOTER; RAPPOPORT, 1984).
Entre 1870 e 1890, o bem-estar econômico foi formalizado como a maximização da
utilidade pelos indivíduos, assim como as empresas maximizam o lucro. Como, nas visões de
Marshall e Pigou, a utilidade representa aspectos materiais e não-materiais, os economistas
estavam aptos a considerar apenas os aspectos materiais, mas isso não deixaria de evidenciar as
condições de bem-estar, na medida em que havia uma relação positiva entre os bens materiais e
não materiais, de tal forma que a comparação tornar-se-ia possível (ACKERMAN, 1997).
Ainda no último quartel do século XIX, economistas como William Stanley Jevons e
Vilfredo Pareto questionaram a quantificação da utilidade, ou seja, questionaram se a
representação cardinal para medir a utilidade seria impossível nos aspectos práticos.
Diante do impasse em mensurar o bem-estar econômico por meio de funções cardinais, os
economistas encontraram uma forma de resolver tal problema por meio do Critério de Pareto, o
qual estabelece que se uma ordenação social se altera de ( )ncc ,...,1 para ( )´,...,1 ncc , em que ci
representam as cestas de consumo, e ninguém se encontra em situação pior à inicial e ao menos
uma pessoa se encontra em situação melhor à inicial, diz-se que o bem-estar melhorou
(DEATON; MUELLBAUER, 1980). A racionalidade dos agentes econômicos e a estrutura de
competição perfeita constituem a base para a formulação do Critério de Pareto.
O Critério de Pareto não fornece subsídios para incluir elementos redistributivos, por ser
um critério exclusivamente ordinal, ou seja, não permite qualquer tipo de relação cardinal entre
as variações de utilidade.
Para contornar esse problema, John Hicks e Nicholas Kaldor formularam o critério de
compensação, o qual é uma tentativa de superação das limitações do Critério de Pareto. O critério
de compensação diz que se os ganhos dos agentes beneficiados fossem maiores que a perda dos
agentes prejudicados haveria melhoria de bem-estar social (BOADWAY; BRUCE, 1984).
Para obter uma forma de comparar qualquer estado de bem-estar social ao longo do tempo
para a mesma economia ou entre economias distintas, Bergerson e Samuelson estabeleceram as
funções sociais de bem-estar na forma ( )nUUfW ,...,1= em que são funções nUU ,...,1
110
utilidades dos n indivíduos que compõem o grupo social considerado (SILBERBERG; SUEN,
2001).
Em artigo publicado em 1963, Arrow demonstrou, por meio de sua teoria de escolha
social, que não é possível construir uma função de bem-estar social sem violar uma das quatro
propriedades “razoáveis” desejadas: a) a transitividade, que é a ordenação de preferências; b) o
Critério de Pareto; c) a democracia ou domínio irrestrito, ou seja, que o procedimento para
agregar utilidades individuais deve considerar qualquer ordenação de preferência de cada agente;
e d) independência das alternativas irrelevantes, em que a ordenação de dois estados sociais deve
depender exclusivamente da ordenação dos agentes (BROADWAY; BRUCE, 1984).
Diante disso, qualquer tentativa de constituir uma função de bem-estar social a partir das
funções dos agentes será uma agregação ditatorial, pois irá violar pelo menos uma das
propriedades estabelecidas.
Por sua vez, trabalhos posteriores, dentre eles os de Sen (1977, 1999), argüiram que as
propriedades razoáveis definidas por Arrow não são tão “razoáveis”, mas sim, restritivas, porque
elas anulam a possibilidade de ponderar o ganho dos agentes beneficiários contra a perda dos
agentes prejudicados. Isso forneceu as bases para os resultados teóricos de que funções de
ordenação social podem ser estabelecidas sem o critério ditatorial, pois as propriedades
estabelecidas por Arrow não são necessárias nos trabalhos empíricos.
Dentre as formas para se mensurar o bem-estar, talvez a mais utilizada seja por meio do
nível de renda, pois se assume que a renda é um indicador adequado para representar as
condições de vida, a qual, por sua vez, tem uma estreita relação com o bem-estar. Hicks, Pigou e
uma série de outros economistas utilizaram amplamente a renda nacional para mensurar o bem-
estar (ISLAN; CLARK, 2001), pois sua utilização se justifica pela simplicidade e facilidade de
obtenção, e também pela dedução lógica e direta que se pode fazer: se a renda nacional está
crescendo, o bem-estar da sociedade também está.
Portanto, o bem-estar de um grupo social pode ser mensurado simplesmente pela renda, o
que gera o indicador condição de vida (CV) e que pode ser representado como:
)(RNfCV = (1)
Em que RN é a renda nacional per capita.
111
No entanto, deve-se ter certo cuidado em analisar somente o nível de renda de uma
sociedade, pois ela mascara os aspectos distributivos, principalmente em países em
desenvolvimento, a exemplo do Brasil.
Como ressaltam Ivanova, Arcelus e Srinivasan (1999, p. 159), “mesmo a renda nacional
per capita sendo uma parte significativa da estratégia de desenvolvimento humano, ela por si só
não consegue capturar todos os aspectos do desenvolvimento”. Isso mostra que utilizar
unicamente a renda per capita como um indicador de bem-estar pode não refletir as reais
condições de desenvolvimento de um determinado grupo social.
Um indicador mais amplo para mensurar o bem-estar da sociedade é a qualidade de vida.
Ela difere da condição de vida por incluir questões com grau de subjetividade maior, como
liberdade política, relacionamento social e meio ambiente. A essas questões, a literatura
internacional trata como non-welfaristic issues (NW). Assim, a qualidade de vida (QV) pode ser
formulada como:
),( NWCVzQV = (2)
Dessa forma, a melhora da qualidade de vida não depende apenas do aumento da renda.
Por sua vez, mensurar características abstratas, como a liberdade política e o relacionamento
social, é de grande dificuldade, pois culturas distintas podem atribuir valores extremamente
diferentes a essas características (WELZEL; INGLEHART; KLINGEMANN, 2003).
Uma forma ainda mais ampla para medir o bem-estar da sociedade, definido por Pearce e
Nash (1981), engloba, além da geração de bens e serviços, sua distribuição, e o seu acesso aos
serviços de saúde e educação. Na literatura específica, a isso se dá o nome de vetor de objetivos
sociais desejáveis (V). Dessa forma, o bem-estar da sociedade (BS), como definido pelos autores,
pode ser definido matematicamente como:
( )VNWCVBS ,,φ= (3)
Em que CV é o indicador Condição de Vida, NW é o indicador non-welfaristic issues, e V
é o vetor de objetos sociais desejáveis.
Em análises empíricas, uma forma reconhecidamente aceita de se mensurar o bem-estar
de uma população é por meio do Índice de Desenvolvimento Humano - IDH.
112
Segundo Qizilbash (2002)19, o IDH é uma herança do esforço intelectual de Mahbub ul
Haq; porém, foi graças ao Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento - PNUD, e com
a intervenção direta do economista e prêmio Nobel Amartya Sen, que o índice ganhou
notoriedade e passou a pertencer ao rol das estatísticas dos países.
Mahbud percebeu que os economistas estavam esquecendo do ser humano, quando
tratavam do desenvolvimento. Assim, vislumbrou a necessidade de incorporar o progresso
humano e a miséria dentro do processo geral de desenvolvimento. Como o autor ressalta,
“qualquer aproximação adequada poderia tratar o ser humano como meio e fim do
desenvolvimento” (QIZILBASH, 2002, p. 2). A idéia do desenvolvimento humano envolve a
melhoria da qualidade de vida, a qual não pode ser mensurada apenas pela análise do Produto
Nacional Bruto.
Há dois conceitos de qualidade de vida: (1) o amplo, que exprime noções abstratas, como
equidade e direitos humanos básicos, por exemplo, e (2) o restrito, que mede apenas o grau de
acesso aos bens para atender suas necessidades básicas. Ambos se sustentam, porque cada pessoa
necessita de diferentes níveis de renda para ter o padrão de vida desejado (QIZILBASH, 2002).
O IDH utilizou a metodologia do Índice Físico de Qualidade de Vida, o qual engloba três
dimensões do desenvolvimento humano: expectativa de vida, mortalidade infantil e educação.
Segundo Haddad e Bonelli (1998), o IDH é um índice sintético que engloba três
dimensões:
a) Indicador de Longevidade (L): medido pela esperança de vida ao nascer;
b) Indicador do nível de educação (E): medido pela combinação da taxa de alfabetização de
adultos, com peso 2/3, e da taxa combinada de matrícula nos três níveis de ensino, com
peso 1/3; e,
c) Indicador do nível de renda (Y): medido pelo PIB per capita.
Para calcular o indicador de cada dimensão é necessário torná-los comparáveis. Isso é
alcançado por meio de uma transformação dos valores individuais em uma escala de 0 a 1, por
meio da seguinte expressão:
19 QIZILBASH, M. On the measurement of human development. Lecture prepared for de UNDP training course, School of Economic and Social Studies. Norwich, 2002.
113
( ) ( )iiiijij MinVMaxVMinVVI −−= / (4)
Em que:
Vij = valor do componente i no local j
MaxVi = valor máximo do componente i no local j
MinVi = valor mínimo do componente i no local j
Por sua vez, o IDH é obtido por meio da média aritmética dos índices referentes às três
dimensões:
)(31 YELIDH ++= (5)
Segundo Ianova, Arcelus e Srinivasan (1999), o IDH não foi elaborado para prever, mas
sim para medir o nível de desenvolvimento humano entre locais distintos. Ele deve ter vantagens
quando comparado a indicadores isolados, como a renda per capita, por exemplo; e deve permitir
sua comparação ao longo do tempo, para se ter clareza de sua melhoria ou de sua degradação.
4.4 Metodologia
4.4.1 Relação entre desmatamento, renda e bem-estar
O desmatamento ocorre para disponibilizar o fator de produção terra, o qual é utilizado
em grande escala para a produção agropecuária20. O valor dessa produção é o PIB agropecuário,
que somado com o PIB proveniente de outras atividades da economia, o industrial e o de
serviços, geram o PIB total da economia, que dividido pela população resulta no PIB per capita.
Esse valor combinado com a esperança de vida (longevidade) e com o nível de educação define o
nível de bem-estar de uma sociedade (Figura 4.1).
20 A terra desmatada também pode ser usada para construir hidroelétricas, cidades, indústrias, estradas e área de mineração. No presente estudo será apenas considerado os efeitos do controle do desmatamento sobre a agropecuária e no agronegócio.
114
Bem-Estar
Renda
PIB Agropecuário PIB Industrial PIB Serviços
Desmatamento
Fator Terra
Educação Longevidade
Figura 4.1 - Relação entre desmatamento e bem-estar
Pela definição, o IDH-M é dado por:
( ) 3/ILIEIYMIDH ++=− 21 (6)
Em que IY, IE e IL são, respectivamente, os índices de renda, educação e longevidade.
O índice renda (IY) é calculado por meio de uma função logarítmica, devido ao
pressuposto de que a contribuição da renda para o bem-estar assume retornos decrescentes:
( ) ( )( ) )90,3ln(24,1559ln
90,3lnln−
−=
YIY (7)
A renda per capita é ( ) PYYYY sia /++= , em que Ya, Yi, Ys e P são, respectivamente, o
PIB agropecuário, o PIB industrial, o PIB de serviços e a população. Os valores inclusos na
equação (7), R$ 1559,24 e R$ 3,90, são os valores limites os quais foram estabelecidos pelo
PNUD22 para o cálculo do índice de renda no Brasil, e são adotados também nesse trabalho.
21 O Índice Longevidade é calculado por: ( ) ( )2585/25 −−= ViIL em que Vi é a esperança de vida ao nascer; os valores 25 e 85 são as idades médias mínimas e máximas que devem ser consideradas no índice de longevidade. O Índice Educação é calculado por: ( ) 3/2 ii IMIAIE += em que Ai é a taxa de alfabetização de adultos e Mi é a taxa de matrículas. 22 Ver Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil.
115
O segundo objetivo específico do trabalho é verificar o quanto o nível de bem-estar,
mensurado pelo IDH-M, é afetado caso haja restrição no uso da terra. Para tanto, é necessário:
1) identificar, inicialmente, a participação da terra no PIB agropecuário, o que é feito através da
estimativa de uma função de produção;
2) verificar o quanto o PIB da agropecuária diminui se houver restrição no uso da terra. Para
tanto, utiliza-se um modelo não linear de otimização e os resultados da função de produção
estimada;
3) calcular o quanto reduz o PIB do agronegócio a partir da redução do PIB da agropecuária. A
redução do PIB do agronegócio é a redução do PIB total quando da restrição do uso da terra para
a agropecuária;
4) com o novo valor do índice de renda, quando da restrição do uso da terra para a agropecuária,
calcular o novo IDH-M.
A função de produção torna possível mensurar a quantidade de fatores de produção (entre
os quais a terra) necessária para obter uma determinada quantidade de produto.
De maneira geral, uma função de produção é caracterizada por:
( )TLKfY ,,= (8)
Em que Y é o produto, K, L e T são, respectivamente, as quantidades dos fatores de
produção capital, trabalho e terra.
A maior parte dos trabalhos empíricos desconsidera o fator terra, pois assumem que ao
longo de tempo seu crescimento é nulo. No entanto, pelo fato do desmatamento na região
amazônica tornar mais áreas disponíveis para a atividade agropecuária, pode-se afirmar que a
taxa de crescimento do fator terra também é positiva. Dessa forma, as taxas de crescimento do
produto e para cada fator são dadas por:
( ) ( ) ( ) ( ) 0ln,0ln,0ln,0ln>=>=>=>=
dtTdT
dtLdL
dtKdK
dtYdY &&&& (9)
Adotando a estrutura Cobb-Douglas para a função de produção, tem-se:
βαβα −−= 1TLAKY (10)
116
Em que A é a tecnologia e K, L e T são os fatores de produção descritos anteriormente. Já
α e β são os parâmetros que indicam o grau de substituição entre os fatores. Também se assume
que α > 0, β > 0 e α + β < 1. A equação (10) será estimada em duas escalas de análise, utilizando
dados em nível municipal23: para a Amazônia como um todo e para cada um dos estados que a
compõem.
Determinados os parâmetros da função de produção para cada estado e assumindo que os
agentes são racionais e, portanto, otimizadores, pode-se estabelecer a formulação entre renda
agropecuária e os fatores utilizados, simulando os impactos sobre a renda de uma redução da área
utilizada pela atividade agropecuária. Para se determinar o quanto de terra deveria ser retirado da
atividade agropecuária, considerou-se a legislação florestal existente, a área total dos
estabelecimentos agropecuários e o quanto eles têm de florestas. Assim, para cada estado,
calculou-se o quanto estaria faltando de florestas dentro dos estabelecimentos agropecuários e o
quanto, assim, deveria ser retirado da produção agropecuária. Dessa forma, está-se diante de um
problema de otimização condicionada, ou seja, os agentes otimizam o produto agropecuário
levando em consideração a restrição do fator terra. De forma matemática:
0,,:
:
0
1
≥≤= −−
TLKTTsj
TLAKYMax βαβα
(11)
Em que T0 é a máxima quantidade possível do fator terra que pode ser utilizada na
agropecuária.
A solução do problema de otimização com restrição de desigualdade é obtida por meio da
formulação de Kurn-Tucker. Inicialmente, a função de Lagrange (Φ) é:
( )TTTLAK −+=Φ −−0
1 λβαβα (12)
Em que λ é o multiplicador de Lagrange. Vale ressaltar que a diferença é sempre
não negativa. As condições de Kurn-Tucker para equação (12) são:
TT −0
011 ≤=∂Φ∂
=Φ −−− βαβαα TLAKKK e (13) 0≥K 0=Φ KK
23 A região tinha 625 municípios à época do Censo Agropecuário de 1995.
117
011 ≤=∂Φ∂
=Φ −−− βαβαβ TLAKLL e (14) 0≥L 0=Φ LL
( ) 01 ≤+−−=∂Φ∂
=Φ −− λβα βαβα TLAKTT e (15) 0≥T 0=Φ TT
00 ≥−=∂Φ∂
=Φ TTλλ 0≥λ e 0=Φ λλ (16)
O conjunto de inequações (13) a (16) mostra a condição de Kurn-Tucker para o problema
de otimização com restrição de desigualdade, ou seja, mostra a condição necessária de primeira
ordem para atingir um ponto de máximo, tendo como restrições a quantidade de terras utilizada
na produção agropecuária, a não negatividade de todos os fatores de produção considerados e o
multiplicador de Lagrange.
Por meio da função de produção, é possível simular diferentes quantidades de terra
utilizada na produção agropecuária, o que irá resultar em diferentes valores para o PIB
agropecuário.
A partir de coeficientes da relação PIBagronegócio/PIBagropecuário, pode-se calcular os
novos valores do PIB do agronegócio segundo os novos valores do PIB da agropeucária. Por
exemplo, se o PIB da agropecuária cai R$ 1 e a relação PIBagronegócio/PIBagropecuário é 3,
haverá R$ 3 de queda no PIB do estado. Com o novo valor do PIB do estado, em termos per
capita, é possível calcular o índice de renda por meio da equação (7) Combinando o índice da
renda com os índices de longevidade e educação, é calculado o novo IDH-M. Vale ressaltar que
se assume a interdependência entre os três setores da economia (agropecuária, indústria e
serviços), e a independência entre os indicadores do IDH-M. Ou seja, uma variação do PIB do
setor agropecuário interfere no PIB dos demais setores da economia. Por sua vez, qualquer
variação no índice renda não afeta os índices de educação e longevidade.
4.4.2 Coleta de dados
Do Censo Agropecuário de 1995 foram extraídas as parcelas de áreas utilizadas na
produção agropecuária, o número de trabalhadores e as classes de potência dos tratores. A
118
quantidade de terra utilizada na produção agropecuária é uma proxy da área desmatada. O
número de trabalhadores fornece o fator trabalho. O capital utilizado na produção agropecuária é
mensurado por meio de uma proxy, a quantidade de tratores, medida pela potência (em cavalo
vapor) disponível em cada município. Os dados do censo agropecuário de 1995 mostram, para
cada município, a quantidade de tratores em cada uma das seguintes classes de potência: menor
que 10cv; de 10cv a 20cv; de 20cv a 50cv; de 50cv a 100cv e maior que 100cv. A potência total
foi estimada pelo somatório dos valores médios de cada classe multiplicado pelo número de
tratores existentes. A isso se soma o produto do número de tratores acima de 100cv multiplicado
por 100. Na impossibilidade de se determinar um valor para a última classe, assumiu que todos os
tratores acima de 100cv têm 100cv.
O Produto Interno Bruto - PIB dos municípios e o PIB Agrícola foram coletados no
Ipeadata. O IPEA disponibiliza os dados já deflacionados, ou seja, a preços constantes.
Os coeficientes da relação PIBagronegócio/PIBagropecuária foram obtidos no trabalho
elaborado por Guilhoto (2004).
Os dados referentes ao Índice do Desenvolvimento Humano Municipal - IDH-M foram
obtidos no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil, um banco de dados eletrônico com
informações sócio-econômicas sobre os 5.507 municípios do país, os 26 Estados e o Distrito
Federal.
Pela característica do IDH-M, os dados necessários para sua construção são de natureza
bastante específica, os quais só são levantados nos períodos de realização dos censos
populacionais. Como, no Brasil, os censos demográficos são realizados decenalmente, exceção
para 1991, somente é possível construir o IDH-M para tais anos. No entanto, os censos
agropecuários são realizados também decenalmente, mas em anos não necessariamente iguais aos
do censo demográfico.
Dessa forma, foi necessário obter o IDH-M para 1995 por meio do IDH-M de 1991 e
2000, bem como os subíndices educação e longevidade. Para tal fim, foi utilizado o método de
Interpolação de Lagrange.
O método de Interpolação de Lagrange é por meio da construção de um polinômio
de grau menor ou igual a n que interpola a função desejada f, porém desconhecida, nos ( )xpn
119
pontos . Pode-se representar como
em que os polinômios são de grau n. Para
cada i, quer se achar a condição
nxxx ,... , , 10 ( )xpn
)(...)()()( 1100 xLyxLyxLyxp nnn +++= )(xLk
iin yxp =)( que satisfaça
iinniiin yxLyxLyxLyxp =+++= )(...)()()( 1100 . Resumidamente, pode-se escrever o
polinômio da interpolação de Lagrange da seguinte forma:
∏∑≠== −
−=
n
ijj ji
jn
iin xx
xxyxP
00 )()(
.)( (17)
Com base no polinômio calculado para cada município, foi calculado o IDH-M e os seus
sub-índices para os anos de 1995 levando em consideração o IDH-M de 1991 e 2000. Como só
existem dois valores, o polinômio se torna de grau um, o qual foi calculado para cada município
analisado.
4.4.3 Procedimentos econométricos
Assumindo a função de produção Cobb-Douglas para três fatores de produção: Capital,
Trabalho e Terra (K, L e T), tem-se:
iiiii eTLAKY += −− βαβα 1 (18)
Em que A, α e β são os parâmetros da função e e é o erro aleatório, em que [ ] 0=eE e
. O subscrito i representa o município analisado. [ ] 2' σ=eeE
Como a função (18) é não linear, o procedimento para sua estimação é por meio do
algoritmo de Gauss-Newton24, o qual é dado por:
( ) ( )[ ] ( ) ( )[ ]nnnnnn fZZZ βXYβββββ ,1
1 −+= ′−′+ (19)
24 Para um melhor entendimento do processo de estimação de funções não-lineares, consultar JUDGE et al. (1988).
120
em que ( )βα ,,' A=β é o vetor linha dos parâmetros, ( ) ( )β'βX,β
∂∂
=fZ n é a matriz das derivadas
primeiras da função de produção em relação aos seus parâmetros e é o vetor
linha das variáveis empregadas na função de produção,
( iii TLK ,,=X' )
A derivada da função Cobb-Douglas em relação aos seus parâmetros (o gradiente da
função) é dada por:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )=⎥
⎦
⎤⎢⎣
⎡∂
∂∂
∂∂
∂=
∂∂
=βαβX,βX,βX,
β'βX,β ff
AffZ n ,,
( ) ( )[ ]iiiiiiiiiiiii TLTLAKTKTLAKTLK lnln,lnln, 111 −− −−−−−− αββααββααββα
(20)
Fazendo , tem-se: αββα −−=Ψ 1iiii TLK
( ) ( ) ( ) (( )iiiiiii TLATKAfZ lnln,lnln, −Ψ−ΨΨ=∂
∂=
ββX,βn )
(21)
Como pode ser visto em (19), é necessário obter a matriz (3 x 3):
( ) ( )[ ]=′nn ββ ZZ
( ) ( )
( ) ( ) ( )(
( ) ( )( ) ( )⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
−Ψ−−Ψ−Ψ
−−Ψ−Ψ−Ψ
−Ψ−ΨΨ
∑∑∑
∑∑∑
∑∑∑
===
===
===
n
iiii
n
iiiiii
n
iiii
n
iiiiii
n
iiii
n
iiii
n
iiii
n
iiii
n
ii
TLATLTKATLA
TLTKATKATKA
TLATKA
1
222
1
22
1
2
1
22
1
222
1
2
1
2
1
2
1
2
lnlnlnlnlnlnlnln
lnlnlnlnlnlnlnln
lnlnlnln
)
(22)
121
Além da matriz acima é necessário também obter o vetor (3 x 1):
( ) ( )[ ]
( )
( )(
( )(⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
Ψ−−Ψ
Ψ−−Ψ
Ψ−Ψ
=−
∑
∑
∑
=
=
=
′
n
iiiiii
n
iiiiii
n
iiii
AYTLA
AYTKA
AY
fZ
1
1
1
lnln
lnln, nn βXYβ )
) (23)
O algoritmo de Gauss-Newton (equação 19) tem início por meio da atribuição de valores
arbitrários para cada um dos parâmetros A, α e β. O resultado da operação é um novo conjunto de
parâmetros, os quais são atribuídos novamente ao algoritmo. Esse processo é denominado
iteração e finaliza quando o resultado do parâmetro obtido é igual ao atribuído ao algoritmo.
4.5 Resultados
A estimativa realizada da função de produção (ver Tabela 4.1) mostra que, para a
Amazônia como um todo, os coeficientes são estatisticamente significativos para os fatores de
produção capital e trabalho (ambos a 1%), no entanto, o coeficiente associado ao fator terra não é
estatisticamente significativo, além disso, seu sinal contraria o esperado pelo modelo, ou seja, o
aumento desse fator gera diminuição da renda agropecuária (ver Tabela 4.1). O ajustamento da
regressão foi relativamente baixo (R2 = 0,6801). Isso pode estar relacionado com as distintas
características naturais da região entre os estados, quanto a topografia e a fertilidade do solo, por
exemplo. Além, disso, é importante ressaltar que a ocupação da região ocorreu de forma
extensiva, e que coexistem diferentes estruturas de produção agropecuária, da rudimentar à
avançada tecnologicamente. Disso resulta que a quantidade de terra utilizada na produção
agropecuária não é o fator determinante desta, e que se poderia aumentar o produto do setor
agropecuário elevando a densidade de trabalho e capital por unidade de área.
122
Tabela 4.1 - Estimativa dos coeficientes da função de produção Cobb-Douglas para a Amazônia
e seus estados
Fatores de Produção Estatísticas Estado Constante (A) Terra (T) Capital (K) Trabalho (L) R2 Observ. F
3,914615* -0,0355511 0,4868481* 0,5487005* 0,6801 625 443,87 Amazônia (9,95) (-0,90) (14,94) (30,58)
6,343892*** -0,315586 0,1987377 1,1168480* 0,9041 22 70,15 Acre (1,89) (-1,66) (1,55) (12,47)
11,63675* 0,2545576*** 0,527744* 0,2176983*** 0,9781 15 224,63 Amapá (7,78) (1,97) (11,49) (1,74)
0,2607558 0,3874839 3,69E-10 0,6125161 0,0544 62 2,19 Amazonas (0,31) (0) (0) (0,49)
1,168268* 0,2495995* 0,0795139** 0,6708859* 0,8824 113 283,64 Maranhão (2,44) (5,51) (8,66) (16,37)
1,988337** -0,1618186 0,9771264* 0,1846921** 0,8237 116 181,62 Mato Grosso (10,26) (-1,08) (10,26) (2,06)
2,200141* 0,0733391*** 0,0197835*** 0,9068776* 0,8282 127 205,11 Pará (9,45) (1,86) (1,59) (26,09)
1,873102** 0,1658774 0,2308906* 0,603232* 0,9232 39 157,22 Rondônia (2,44) (1,04) (2,81) (5,11)
0,9581786 0,5248557*** 0,0484265 0,4267177*** 0,9117 8 28,54 Roraima (1,28) (1,99) (0,26) (2,45)
56,17097** -1,435986* 1,777781* 0,6582077* 0,6723 123 85,11 Tocantins (2,02) (-6,47) (8,54) (5,5)
Nota: Entre parênteses a Estatística t de Student. * significativo a 1%, **, significativo a 5% e *** significativo a 10%.
Para o Estado do Acre, o único fator de produção estatisticamente significativo é o
trabalho. O Amapá apresentou todos os coeficientes associados aos fatores estatisticamente
significativos e com os seus sinais de acordo com o esperado. Para o Estado do Amazonas, os
coeficientes estimados não são estatisticamente significativos a 10%. Todos os coeficientes para
o Estado do Maranhão se mostraram estatisticamente significativos e os seus sinais de acordo
com o esperado do modelo. No Estado do Mato Grosso, o coeficiente associado ao fator terra não
se mostrou estatisticamente significativo e, além disso, seu sinal é negativo, contrariando as
pressuposições do modelo. Os coeficientes para a terra, trabalho e capital são estatisticamente
significativos para o Pará. Para o Estado de Rondônia o coeficiente associado à terra não é
significativo estatisticamente, apesar de ter o sinal esperado, e os demais o são e com os sinais
esperados. Em Roraima, os coeficientes associados à terra e ao trabalho são estatisticamente
significativos, enquanto o coeficiente associado ao capital não é. E, finalmente, no Estado do
123
Tocantins, todos os coeficientes são estatisticamente significativos, embora o associado à terra
possua sinal negativo, o que contraria as pressuposições do modelo.
As funções de produção para cada Estado da Amazônia não apresentam um
comportamento homogêneo. Isso pode estar relacionado com a dimensão da região em análise e
também com as técnicas produtivas exercidas, as quais combinam de forma bastante diferenciada
os fatores de produção.
O critério para a redução do fator terra nas propriedades rurais foi determinado levando-se
em consideração a atual legislação, que determina a área de reserva legal em 80% (Decreto 5.975
de 30 de Novembro de 2006, que altera a Medida Provisória 1.511 de 25 de Julho de 1996), e a
quantidade de terras que não possuem cobertura florestal na forma de matas naturais ou
plantadas. De acordo com a Tabela 4.2, e nas condições da legislação vigente, pode-se verificar
que todos os estados excedem o uso de terras permitido, ou seja, a quantidade de matas está
aquém do estipulado legalmente. Dessa forma, há a necessidade de reduzir a quantidade de terras
utilizadas dentro dos estabelecimentos agropecuários para aumentar a área com matas. O estado
que mais deve reduzir é Rondônia (61,69%), seguido de Roraima (57,10%), Maranhão (45,62%)
e Tocantins (36,77%).
Na hipótese menos restritiva de 50% da área da propriedade com reserva legal, apenas as
propriedades dos estados citados anteriormente devem realizar reduções. As demais podem
ampliar o uso da terra na produção.
124
Tabela 4.2 - Área dos estabelecimentos agropecuários segundo a utilização das terras e redução
da área utilizada para atender as exigências legais
Área dos estabelecimentos
Estados
Utilizada na produção
agropecuária %
Com matas naturais e plantadas %
Com terras produtivas não
utilizadas e terras inaproveitáveis %
Redução percentual da área utilizada
para ter 80% de mata
Acre 3.354.377 37,73 5.131.460 57,72 404.603 4,55 22,28 Amapá 690.152 21,68 2.338.412 73,46 154.501 4,85 6,54 Amazonas 764.274 23,00 2.145.316 64,57 412.976 12,43 15,43 Maranhão 1.675.577 56,29 1.023.388 34,38 277.852 9,33 45,62 Mato Grosso 8.264.082 36,70 11.707.425 51,99 2.548.722 11,32 28,01 Pará 264.831 37,83 374.626 53,51 60.590 8,66 26,49 Rondônia 11.345.384 67,67 3.036.006 18,11 2.384.326 14,22 61,89 Roraima 6.132.379 48,82 2.875.775 22,90 3.552.538 28,28 57,10 Tocantins 24.403.806 48,96 21.543.594 43,23 3.892.231 7,81 36,77
Fonte: IBGE (1995)
A função de produção se ajustou sem nenhuma restrição somente a três estados (Amapá,
Pará e Maranhão). Mesmo apresentando um dos coeficientes não-significativo estatisticamente,
as funções de produção dos estados de Rondônia e Roraima estão com os sinais dos coeficientes
de acordo com o esperado. Dessa forma, o cálculo da otimização do produto agropecuário é
realizado, levando em consideração a restrição do fator terra (Tabela 4.2), para esses estados, os
quais podem ser vistos na Tabela 4.3.
Tabela 4.3 - Valor do PIB agropecuário quando o uso da terra é restrito (R$)25
Estado PIB Oficial PIB estimado com 100% da terra
utilizada PIB estimado para a presença de 80% de mata nas propriedades*
Amapá 127.851.4000 177.836.200 166.205.700 Maranhão 1.381.605.000 1.416.081.000 753.322.000 Pará 2.256.748.000 2.193.323.000 1.612.312.000 Rondônia 641.476.000 707.018.400 269.444.700 Roraima 115.950.000 121.330.800 52.050.900
* os cálculos foram realizados por meio do software Lingo, versão 11.0. Considerou-se que os fatores trabalho e capital tenham a mesma redução que o fator terra.
25 A Tabela 4.2 do Anexo B mostra um resultado conservador sobre a queda do PIB agropecuário, pois ele considera somente a restrição no fator terra. Os valores para os demais fatores foram determinados como valores ótimos para que a função de produção alcance seu ponto de máximo. Esse cálculo supõe a existência de uma tecnologia de produção poupadora de terra.
125
A segunda coluna da Tabela 4.3 mostra o PIB oficial da agropecuária. A terceira coluna
fornece as estimativas do PIB agropecuário utilizando a totalidade de terra em uso em 1995
(100%), pois ele serve de comparação com os demais valores quando há restrições na quantidade
de terra utilizada. E a quarta coluna mostra a dimensão do PIB agropecuário quando a quantidade
de terra permitida para o uso se ajusta à legislação florestal. Nesse cálculo, foi considerada a
mesma redução do fator terra nos fatores trabalho e capital (para outra estimativa, ver anexo B).
Com exceção do estado do Amapá, em que o valor calculado para o PIB (terceira coluna)
é bastante discrepante do valor oficial (segunda coluna), o ajustamento da função de produção
para o restante dos estados gera resultados próximos dos valores oficiais.
Para o estado do Amapá, deve haver uma redução de 6,54% da área utilizada, isso resulta
uma diminuição do PIB agropecuário de R$ 177.836.200 para R$ 166.205.700. A redução da
terra no Maranhão é de 45,62%, o que faz com que o PIB agropecuário recue de R$
1.416.081.000 para R$ 753.322.000. O estado do Pará deve reduzir 26,49% a terra utilizada
dentro dos estabelecimentos agropecuários, gerando uma redução no PIB agropecuário de R$
2.193.323.000 para R$ 1.612.312.000. Rondônia deve reduzir a área utilizada na produção
agropecuária em 61,89%, com isso, o seu PIB agropecuário cairá de 707.018.400 para R$
269.444.700. E finalmente o estado de Roraima, que deve reduzir a quantidade de terras
utilizadas nos estabelecimentos agropecuários em 57,10%, teria uma redução do PIB
agropecuário de R$ 121.330.800 para R$ 52.050.900.
Na Tabela 4.4 pode-se observar, nos estados selecionados, a magnitude da redução do PIB
da agropecuária quando são adotadas restrições no uso da terra, bem como a relação entre o PIB
do Agronegócio e o PIB da Agropecuária e a redução do PIB total do estado.
126
Tabela 4.4 - Redução do PIB da Agropecuária, relação dos PIBs do Agronegócio e da
Agropecuária e Redução do PIB Total da Economia nos Estados selecionados (R$)
Estado Redução do PIB da
Agropecuária Relação PIB Agronegócio /
PIB Agropecuária * Redução do PIB Total
do estado Amapá 11.630.500 2,53 29.425.165 Maranhão 662.758.700 2,16 1.431.558.792 Pará 581.011.000 2,34 1.359.565.740 Rondônia 437.573.700 2,27 993.292.299 Roraima 69.279.900 2,64 182.898.936
* Os valores foram extraído de Guilhoto (2004) que calculou para os estados brasileiros o PIB dos segmentos do Agronegócio para 1999.
Pelo fato do PIB do agronegócio englobar o PIB da agropecuária e das outras atividades
vinculadas à agropecuária26, a relação da terceira coluna na tabela acima mostra o quanto o PIB
total do estado é afetado quando há uma variação no PIB da agropecuária. Para o estado do
Amapá, por exemplo, o qual apresenta uma relação de 2,53, uma redução de R$ 10,00 no PIB da
agropecuária reflete uma queda de R$ 25,30 no PIB total da economia. Assim, a redução no PIB
total é dada pela multiplicação das colunas dois e três da Tabela 4.4.
O estado que teria maior redução no PIB total é o Maranhão, o qual teria redução de R$
1.431.558.792, seguido por Pará (redução de R$ 1.359.565.740), Rondônia (redução de R$
993.292.299), Roraima (redução de R$ 182.898.936) e Amapá (redução de R$ 29.425.165).
Por meio dos novos valores do PIB total e per capita (já descontadas as reduções) e
utilizando a equação (7) foi calculado o índice de renda, que combinado com os índices de
longevidade e educação formam o IDH-M para cada estado selecionado, conforme pode ser
visualizado na Tabela 4.5. Nela aparecem os índices de renda sem e com a restrição do fator
terra, os índices de educação e longevidade e o IDH-M sem e com a restrição do fator terra.
26 Segundo Bacha (2004), o agronegócio é geralmente dividido em quatro segmentos: o segmento I compreende as atividades que fornecem insumos à agropecuária; o segmento II compreende as atividades da agropecuária; o segmento III compreende as atividades processadoras dos bens agropecuários; e o segmento IV compreende as atividades de distribuição.
127
Tabela 4.5 - Componentes do IDH-M e IDH-M para os estados selecionados27
Índice renda IDH-M
Estado Sem restrição do uso da terra
Com restrição do uso da terra
Índice Educação
Índice Longevidade
Sem restrição do uso da terra
Com restrição do uso da terra
Amapá 0,804 0,801 0,812 0,687 0,767 0,766 Maranhão 0,576 0,542 0,646 0,578 0,600 0,589 Pará 0,715 0,702 0,757 0,678 0,716 0,712 Rondônia 0,714 0,673 0,772 0,659 0,715 0,701 Roraima 0,679 0,630 0,802 0,656 0,712 0,696
Como se pode observar na Tabela 4.5, as reduções no fator terra para esses estados
gerariam reduções distintas nos índices de renda. O estado que teve a maior redução foi o de
Roraima (0,679 para 0,630, queda de 7,22%), seguido por Maranhão (0,576 para 0,542, redução
de 5,9%), Rondônia (0,714 para 0,673, queda de 5,74%), Pará (0,715 para 0,702, queda de
1,82%) e Amapá (0,804 para 0,801, queda de 0,37%).
Pelo fato do IDH-M ser composto de três indicadores e supondo que os índices de
longevidade e de educação não se alteram, as reduções do IDH-M foram, relativamente,
inferiores às reduções do índice de renda. O estado de Roraima, o qual detinha IDH-M de 0,712
sem a restrição do uso da terra, passou, com a restrição da terra, para IDH-M de 0,696, ou seja,
redução de 2,2%. Rondônia teve seu IDH-M diminuído de 0,715 para 0,701 (redução de 1,96%)
quando as restrições para o uso da terra na agropecuária são adotadas. O IDH-M do Maranhão
quando não são adotadas medidas restritivas da terra é de 0,600, e com as restrições é de 0,589
(queda de 1,83%). O estado do Pará detinha IDH-M de 0,716 e passou para 0,712 (redução de
0,56%) quando medidas de uso da terra foram adotadas. E o estado do Amapá, o que sofreu
menor redução, tinha IDH-M de 0,767 e passou a ter 0,766 (queda de 0,13%).
É importante ressaltar que os cálculos acima consideraram:
• que as reduções dos fatores capital e trabalho seriam proporcionais às reduções do fator
terra na agropecuária. No entanto, isto pode não ser necessário se, juntamente com
restrições ao uso do fator terra, forem adotadas tecnologias poupadoras desse fator, o que
implica tecnologias com maior produtividade dos fatores trabalho e capital.
27 A Tabela 4.3 do Anexo B mostra o resultado do IDH-M adotando-se uma perspectiva mais conservadora do cálculo da redução do PIB, a qual pode ser vista na Tabela 4.2 do Anexo B.
128
• apesar das reduções do nível de renda, os índices de longevidade e de saúde permanecem
idênticos.
4.6 Conclusões
Com os procedimentos metodológicos adotados nesse trabalho é possível concluir que o
fator terra não é significativo estatisticamente para determinar a renda da produção agropecuária
na Amazônia como um todo e em quatro de seus estados. E é estatisticamente significativo na
determinação da renda na agropecuária dos estados do Amapá, Maranhão e Pará. No entanto,
capital e trabalho também exercem influências fortes na determinação da renda da agropecuária
nesses três estados.
A constatação acima sustenta proposituras de que não haveria a necessidade de incorporar
continuamente novas áreas à agropecuária via novos desmatamentos, bastando otimizar o uso das
áreas já desmatadas por meio da adoção de que aumentem a produtividade do capital e trabalho
por hectare de terra.
Nesse aspecto, os resultados aqui obtidos corroboram com as inúmeras proposições de
melhor aproveitamento da terra desmatada e já incorporada à produção, a exemplo de Rebello e
Homma (2005). Dessa forma, haveria uma queda no ritmo do desmatamento e mais áreas
permaneceriam em suas situações naturais. No entanto, isso significa um número constante de
agentes produtores, constituindo uma barreira à entrada de novos agentes no mercado. Como se
sabe, a estrutura da produção agropecuária no Brasil é bastante heterogênea, e essa estrutura
também se reproduz na Amazônia, tanto nas áreas de produção quanto na utilização de capital e
trabalho. Essa heterogeneidade se traduz em unidades com maior eficiência na utilização dos
fatores de produção, principalmente na produtividade da terra. Assim, deve haver estímulos para
que as unidades agropecuárias intensifiquem a produtividade da terra.
Ocorreram reduções expressivas da renda quando se estabelecem restrições ao uso da
terra visando atender às exigências legais. No entanto, essas reduções forem menores no IDH-M
devido ao fato de se supor que os índices de longevidade e educação fiquem constantes. Como a
redução da renda e do bem-estar não será distribuído homogeneamente no espaço físico e há a
129
necessidade de compensar os agricultores que se virem restringidos no uso da terra, é possível
pensar em:
(1) uma política de compensação monetária, por parte do estado, aos produtores rurais por meio
de programas assistencialistas (por exemplo, doação de renda mensal em um programa tipo
bolsa família, e que poderia ser chamado de bolsa floresta);
(2) redefinição dos instrumentos de política agrícola (caso do crédito rural, preços mínimos e
de pesquisa agrícola) para serem orientados, na região amazônica, para a produção florestal
sustentável. Esta última permitiria a renda da agropecuária ser, parcialmente ou totalmente,
mantida pela exploração da floresta e não pela conversão da floresta em agricultura e
pecuária.
Há algumas limitações do modelo aqui adotado, principalmente em relação ao cálculo do
IDH-M, o qual, como pode ser visto, necessita de um índice de renda. E neste trabalho, foi
utilizado como renda o PIB municipal. Como o PIB é a remuneração dos fatores de produção
utilizados, pode ocorrer, no caso dos municípios da Amazônia, que uma parcela sirva para
remunerar agentes não residentes no município, contribuindo, dessa forma, para melhorar o nível
de bem-estar fora da própria Amazônia. Muitos municípios recebem transferências do governo,
as quais não estão diretamente relacionadas às atividades de dentro do município, e podem elevar
o padrão de consumo da população local, gerando, assim, um melhor nível de bem-estar. Embora
existam escolas e planos de saúde privados, dos quais para se ter acesso há a necessidade de
renda, a maior parte dos serviços de educação e de saúde é proveniente do governo, o que garante
um padrão mínimo de bem-estar da população de cada local, independente da variável renda.
No momento da conclusão dessa pesquisa, o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
- IBGE divulgou dados parciais do Censo Agropecuário 2006. A divulgação definitiva dos dados
desse censo permitirá a continuação dessa pesquisa e comparar os resultados de 2006 com os aqui
apresentados para 1995.
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135
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS A presente tese analisou o desmatamento na Amazônia brasileira, evidenciando que o
mesmo é desigual entre os estados e procurou discutir, através da análise interpretativa e
econométrica, as causas desse desmatamento desigual, bem como avaliou os impactos sobre o
bem-estar se o desmatamento for reduzido.
Os capítulos centrais da tese discutem o desmatamento em períodos distintos, por meio de
procedimentos teóricos e metodológicos também distintos. O capítulo dois apresentou uma
análise histórica e documentada sobre o avanço desigual do desenvolvimento da região e sua
relação com o desmatamento. O capítulo três avaliou, por meio de um modelo econométrico, as
causas que tornam o desmatamento desigual na região. E o capítulo quatro mensurou o quanto as
medidas de restrição à utilização da terra impactam sobre o bem-estar da população local,
mensurada por meio do IDH-M.
Em relação ao desmatamento, vale destacar que ele se intensificou a partir do momento
em que as ações do governo federal incentivaram o desenvolvimento da região – transição da
década de 1960 para a década de 1970. As políticas públicas, quer de abrangência nacional
(PND, PIN e PROTERRA), quer sejam de abrangência local (FNO, FINAM), aceleraram a o
desenvolvimento da região, o qual resultou em seu maior desmatamento. A critério do governo,
algumas áreas foram selecionadas para maior desenvolvimento, a exemplo do Mato Grosso e de
Rondônia (caso do Polonoroeste), tornando o desmatamento mais acentuado nesses locais do que
outros que não foram contemplados por tais programas. O governo também foi o agente
responsável pela construção de rodovias – pavimentadas ou não – que culminou no
direcionamento do desenvolvimento populacional e econômico da Amazônia e também do
desmatamento ao longo desses eixos. Atualmente são as forças de mercado, marcadas pelos
comportamentos dos madeireiros, pecuaristas e agricultores, entre outros, que mais determinam o
desenvolvimento da Amazônia. E disso resulta que, sendo o processo de desenvolvimento
desigual no espaço físico, devido à descontinuidade das forças que agem sobre ele, o
desmatamento da região também é desigual em termos espaciais.
Essas desigualdades também puderam ser verificadas por meio do modelo econométrico
(capítulo 3). Por ele, pôde-se perceber que as causas mais recentes do desmatamento têm
intensidades desiguais entre os Estados, devido ao fato de que os fatores causadores do
136
desmatamento também são distribuídos no espaço de forma desigual. Disso suscita que medidas
para reduzir o desmatamento também devem levar em consideração esses aspectos. No Acre, os
fatores para a ocorrência do desmatamento são o crescimento da população o crédito rural, os
gastos em agricultura e o nível de renda; no Amazonas, a extração madeireira, o nível de renda e
o crédito rural; no Maranhão, o crescimento da população, a dimensão do rebanho bovino, o
crédito rural e o nível de renda; no Mato Grosso, o preço da soja, os gastos em agricultura, a
dimensão do rebanho e o crescimento da população; no Pará, o crédito rural, o índice de preços
da agricultura temporária e a dimensão do rebanho bovino; em Rondônia, a população, os gastos
em agricultura, a dimensão do rebanho bovino, o crédito rural, o preço da soja e o índice de
preços da agricultura temporária; em Roraima, os gastos em agricultura, a extração madeireira e
a dimensão do rebanho bovino; e no estado do Tocantins, a dimensão do rebanho bovino e o
índice de preços da agricultura temporária.
No capítulo 4, por meio dos procedimentos econométricos, ficou constatado que o fator
de produção terra não é estatisticamente significativo para determinar o PIB da agropecuária na
Amazônia como um todo e também para a maioria dos estados. O fator terra é estatisticamente
significativo para determinar o PIB da agropecuária dos estados do Amapá, Maranhão e Pará.
Segundo os dados do censo agropecuário de 1995, os estados da Amazônia Legal que mais
devem reduzir a área agrícola utilizada, de modo a atender a legislação florestal, são Rondônia,
Roraima, Maranhão, Tocantins, Mato Grosso, Pará, Acre, Amazonas e Amapá.
Paradoxalmente, o estado de Roraima, o qual é um dos estados com menor
desmatamento, é um dos que mais necessitam reduzir o uso da terra para fins agrícolas. Isso
advém do fato de que os dados apontados pelo censo agropecuário de 1995 consideram a área
desmatada dentro das propriedades, e não a área desmatada do estado.
A queda do PIB agropecuário e do PIB total é maior nos estados do Maranhão, Rondônia,
Roraima, Pará e Amapá, sendo que neste último a queda é bastante pequena, decorrente do fato
de que a área a ser reduzida também é pequena.
A composição do índice de renda e do de bem-estar da população local teriam pequenas
reduções (mas que são significativas), sendo que a redução do IDH-M seria menor do que a
redução do índice de renda, caso seja imposta a redução do desmatamento por meio da
reocupação da área agrícola com florestas. Tal redução visa adequar as propriedades à
137
legislação28, a qual estipula que 80% da área das propriedades devam ter cobertura florestal. O
estado com maior diminuição do IDH-M foi Roraima, seguido por Rondônia e Maranhão. Os
estados do Pará e Amapá teriam reduções no IDH-M inferiores a 1%.
Embora essas reduções do IDH-M e do nível de renda sejam significativas, elas poderiam
ser compensadas com o uso de tecnologias poupadoras da terra ou com transferências aos
produtores para que eles sejam guardiões da floresta, em um programa tipo “bolsa floresta”, nos
meus moldes do programa “bolsa família”.
As informações geradas na presente tese são importantes para o formulador de políticas
econômicas, pois ressaltam que o desmatamento na Amazônia não pode ser considerado como
um fenômeno homogêneo e, assim, as políticas públicas para a região devem considerar as
diferentes dinâmicas ressaltadas nos capítulos anteriores.
Como se bem sabe, o desmatamento é um processo ainda em curso, que necessita de uma
melhor compreensão das suas causas e das suas conseqüências à dinâmica da natureza e à
população. Isso reforça a necessidade de realização de novas pesquisas sobre o tema. E isso só é
possível à medida em que novos dados são levantados. Com maior quantidade de dados é
possível reestimar os modelos apresentados nesta tese e compreender com mais riqueza a
dinâmica do processo de desmatamento.
28 Decreto 5.975 de 30 de novembro de 2006.
138
ANEXOS
139
ANEXO A – Dados do capítulo 3 Tabela 3.1 - Estatísticas descritivas: desmatamento Amazônia Legal
Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo total 45,09816 87,78245 0 2089,2 between 75,95604 0 1377,18
Desmat within 43,99943 -430,6818 1565,118
total 27198,3 85783,82 697 1592555 between 85513,76 929,2 1469295
Pop within 5251312 -156255,3 150458,7
total 4534868 1,36E+07 500 2,12E+08 between 1,16E+07 1579,86 1,45E+08
CR within 6384994 -7,33E+07 8,85E+07
total 195828,6 608304,2 0 1,41E+07 between 467184,5 0 1,01E+07
GA within 323082,8 -4015332 1,04E+07
total 671350,3 2485601 0 6,93E+07 between 1949565 0 4,60E+07
GT within 1221277 -1,40E+07 3,31E+07
total 158835,5 319087,1 356 7020622 between 311977,8 383,6 6724590
Rb within 65504,55 -572387,5 2083133
total 1429538 1041368 0 3350541 between 0,828448 0,3842194 2162584
IPT within 0,631537 -1900926 1330911
total 0,089067 0,190783 0 0,790026 between 0,149377 0 0,548049
PS within 0,118775 -0,3421235 0,665067
total 1212048 818666 0 2596311 between 4339678 0 752697
IPP within 6889417 -739963 1855734
total 40534,64 195701,4 67,42 3951822 between 194919,9 232116 3859764
Y within 14842,46 -148416,1 280783,6
total 20774,97 80754,45 0 1500000 between 77605,76 0 1140000
EM within 22467,53 -542265 380775
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
140
Tabela 3.2 - Resultados dos modelos estimados para a Amazônia Legal
Modelo Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório
-0.0004829 0, 003641* 0,0023072* Pop (-1,20) (5,18) (5,36) -0,00000802* 0,00000166** 0,00000134** CR (-3,77) (2,42) (2,04) 0,0001373* 0,0000112 0,00000735 GA (2,88) (1,21) (0,80) 0,0000468 * 0,0000132* 0,00000945* GT (3,67) (3,64) (2,94) 0,0008082* 0,0004112* 0,0004661* Rb (12,22) (9,03) (10,74) 28,26098 26,62202* 25,61666* IPT (1,35) (5,07) (4,83) -89,36584 155,8675* 153,8004* PS (-0,75) (5,22) (5,09) 0,0444631 0,0860795*** 0,0864801 IPP (0,15) (1,62) (1,60) 0,0050527* 0,0012838* 0,0017287* Y (12,08) (2,96) (5,86) -1.49e-09* -3.29e-10* -5.84e-10* Y2
(-12,74) (-3,00) (-6,66) 0,00331* 0,0001229 0,0003641* EM (12,11) (0,89) (2,71) 446,3186* 577,4482* 513,4201* Constante (11,17) (22,28) (12,82)
R2 0,2313 0,2059 0,1991 Observações 2438 2438 2438 Teste F (Chow) 166,07* Teste de Breush e Pagan 4279,69* Teste de Hausman 0,47
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Entre parênteses a estatística t de Student. Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
141
Tabela 3.3 - Estatística Descritiva para o Acre
Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo total 41,99 38,92267 2,2 216,6 between 25,67104 18,28 131,96
Desmat within 29,66742 -35,47 126,63
total 26673,57 55747,39 2045 286082 between 56741,72 2548,8 271797,4
Pop within 2510,049 16306,17 40958,17
total 2518770 4244033 5382,52 28300000 between 3535873 99618,21 16700000
CR within 2267235 -7580300 14200000
total 387796,9 1414146 0 14100000 between 814340,4 26817,39 3894674
GA within 1159219 -3430367 10500000
total 136910,4 249339 0 1694225 between 141480,3 0 435664,6
GT within 207571,3 -259498 1395471
total 153041,6 125979,7 6179 596684 between 124484,1 6935,2 553687,4
Rb within 30712,39 9427,155 255153,6
total 1,041715 0,3250291 0,41191 2,129627 between 0,2681218 0,6156132 1,917617
IPT within 0,1907689 0,5737135 1,542701
total 0 0 0 0 between 0 0 0
PS within 0 0 0
total 8,509733 21,18203 0,0304521 112,0181 between 8,696431 0,4131048 30,01571
IPP within 19,38088 -21,27082 92,89869
total 4608,841 3377,348 212,83 15727,47 between 3272,189 255,26 12573,27
Y within 1045,076 819,5538 8155,724
total 12801,48 15957,46 74 94826 between 15326,2 106,6 57219,8
EM within 5326,186 -5268,318 50407,68
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e
INPE (2006
142
Tabela 3.4 - Resultados dos modelos estimados para o Acre
Modelo Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório
0,0025836** 0,0116772* 0,0053744* Pop (2,3). (4,08). (5,61).
0,0000286** 0,00000646** 0,00000753** CR (2,58). (2,27). (2,38).
0,000000966 0,0000089*** 0,00000304 GA (0,05). (1,8). (0,59).
0,0000334 -0,00000287 -0,00000843 GT (0,32). (-0,12). (-0,32).
0,0007496 0,0000981 0,0001033 Rb (1,12). (0,44). (0,44).
-118,921 -23,6726 -39,44267 IPT (-1,48). (-0,84). (-1,29).
PS
-0,4154381 -0,4344546** -0,4273629* IPP (-0,38). (-1,93). (-1,67).
0,1633096* 0,0462756* 0,0647901* Y (4,21). (3,65). (4,74).
-0,00000812* -0,000000763 -0,00000176*** Y2
(-3,29). (-0,9). (-1,9). 0,0024815 0,0000522 0,0017692 EM
(0,8). (0,03). (1,13). 144,9737 310,0443* 409,4264* Constante
(1,22). (2,91). (5,09). R2 0,8600 0,8227 0,7997 Observações 80 80 80 Teste F (Chow) 91,89* Teste de Breush e Pagan 88,85* Teste de Hausman 0,09
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
143
Tabela 3.5 - Estatística descritiva para o Amapá Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 18,93125 27,7452 0 94,3 between 5,549256 0
Desmat within
24,14 27,21325 -3,68875 89,09125
total 31953,46 73499,69 1929 326466 between 75237,5 2393,2 302969,6
Pop within 5304,62 -3876,137 55449,86
total 440064,7 665904 6358,5 4214613 between 367624 54140,66 1340977
CR within 553670,9 -721629,9 3313700 GA total 92684,58 108668,1 0 503398 between 87055,14 0 263560,6 within 56109,58 -37232,25 342728
total 54558,71 103149,3 0 419241 between 96749,2 0 267942,1
GT within 50350,61 -87740,64 246153
total 19368,71 19839,18 1581 73822 between 20226,65 2183,2 61868,6
Rb within 2278,318 12027,11 31322,11
total 1,180352 0,4911246 0,7538519 4,275303 between 0,3638689 0,9619296 2,522994
IPT within 0,3398627 -0,0620964 2,932661
total 0 0 0 0 between 0 0 0
PS within 0 0 0 IPP
total 4,142963 13,26083 0,0149685 97,42912 between 5,526537 0,0527096 20,27848
within 12,03457 -15,72066 81,2936 total 6225,328 6373,378 923,54 37805,73 between 5203,481 1178,188 20654,04
Y within 3861,953 -1142,184 31095,39
total 5070,262 5610,019 660 26790 between 5666,847 846,8 22872,4
EM within 992,5423 1662,862 8987,862
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
144
Tabela 3.6 - Resultados dos modelos estimados para o Amapá
Modelo Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório
0,0001093 0,0026998 0,0003539 Pop 0,30 0,70 0,98
0,0000266 -1,26e-06 0,0000105 CR 0,88 -0,05 1,01
0,0003755 0,0001111 0,0001171 GA 1,62 0,73 1,21
-0,0002635 -0,000303 -0,0002998** GT -1,54 -1,36 -2,22
0,0002943 ,001776 -0,0010651 Rb 0,24 0,31 -0,84
-1,641,077 -3,417,241 -2,592,685 IPT -0,41 -0,75 -0,87
PS
-0,2987239 -0,0138164 -0,0068967 IPP -0,32 -0,03 -0,02
0,001046 0,0079478 ,0101389** Y 0,13 0,86 2,29
-2,54e-08 -1,38e-07 -2,62e-07*** Y2
-0,09 -0,38 -1,77 -0,0012699 -0,0050167 -0,0056068 EM
-0,43 -0,54 -1,49 1,432,853** -2,450,164 1,947,014* Constante
2,08 -0,07 3,58 R2 0,4900 0,7988 0,7829 Observações 31 31 31 Teste F (Chow) 19,91* Teste de Breush e Pagan 6,79* Teste de Hausman 0,65
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
145
Tabela 3.7 - Estatística descritiva para o Amazonas Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 32,34452 34,99337 0 158 between 16,80633 18,78 91,06
Desmat within 30,75288 -20,95548 115,0245
total 47332,54 183766,2 3527 1592555 between 184484,1 6540,4 1469295
Pop within 13275,08 -136121,1 170592,9
total 1788060 8426339 1303,58 1,01e+08 between 4994386 1579,86 3,38e+07
CR within 6214058 -2,95e+07 6,95e+07
total 470894 1440534 0 1,37e+07 between 1298002 0 1,01e+07
GA within 461455 -3740267 3983136
total 554958,2 2783815 0 4,27e+07 between 1398213 0 1,03e+07
GT within 2365273 -9699506 3,30e+07
total 74437,33 139444,4 356 1244553 between 138024,6 383,6 1047328
Rb within 25309,04 -126755,7 271662,3
total 1,135128 0,3974959 0,7091689 3,859578 between 0,30085 0,8730795 2,976546
IPT within 0,2620379 -0,8396846 2,524873
total 0,0154056 0,0631152 0 0,3333333 between 0,0597847 0 0,2890354
PS within 0,0213445 -0,1845944 0,1487389
total 15,8426 60,14133 0,0178509 638,5292 between 27,96748 0,2711678 146,7353
IPP within 53,06171 -126,476 507,6365
total 10696,76 10511,86 67,42 53847,98 between 9464,379 2055,644 47076,64
Y within 4699,381 -7663,031 25986,13
total 13926,17 23686,09 0 99450 between 23797,43 0 96164
EM within 1429,697 4684,374 21810,77
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
146
Tabela 3.8 - Resultados dos modelos estimados para o Amazonas
Modelo Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório
-0,001224** 0,001389 0,0004401 Pop (-2,15). (1,38). (1,52).
-0,00000322 6,75E-06* 0,00000748* CR (-0,35). (2,67). (2,88).
0,0000782 -3,6E-06 -0,0000119 GA (1,62). (-0,25). (-1,14).
-0,00000954 5,56E-06 0,000000552 GT (-0,9). (1,06). (0,24).
0,0016258* -0,00018 -0,0001201 Rb (2,72). (-0,77). (-0,51).
152,2158** 5,277714 7,092374 IPT (2,3). (0,26). (0,33).
693,8965 -846,025 30,67599 PS (1,62). (-1,19). (0,05).
0,7911829 -0,11366 -0,1056512 IPP (0,72). (-0,54). (-0,48).
0,0197703*** 0,011242* 0,0148644* Y (1,68). (3,43). (4,82).
-0,000000275 -5,6E-08 -0,000000111*** Y2
(-1,06). (-0,89). (-1,78). 0,0055274* 0,018843* 0,005894** EM
(3,91). (2,85). (2,2). 110,9574 262,3084* 387,748* Constante
(1,03). (2,26). (5,34). R2 0,3916 0,5455 0,5063 Observações 124 124 124 Teste F (Chow) 95,71* Teste de Breush e Pagan 118,75* Teste de Hausman 3,58
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
147
Tabela 3.9 - Estatística descritiva para o Maranhão Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 23,7939 49,9415 0 538,2 between 42,81831 0 351,06
Desmat within 25,77928 -189,6061 223,5939
total 26481,71 67960,49 3392 959124 between 67992,89 4008,6 906757,6
Pop within 3150,723 -24833,89 78848,11
total 972616,8 2684895 500 3,67e+07 between 2073382 4000 2,10e+07
CR within 1544435 -1,01e+07 2,12e+07
total 90285,85 261618,6 0 3691716 between 215487,7 0 2782365
GA within 86156,02 -562781,6 999637,2
total 719716,8 4154486 0 6,93e+07 between 3392969 0 4,60e+07
GT within 1200194 -1,40e+07 2,40e+07
total 88927,6 79246,86 6706 641219 between 78603,62 6940 624453,8
Rb within 11271,26 -104604,8 160225,2
total 1,412987 0,6657795 0,3172656 8,388838 between 0,476603 0,6669702 5,466524
IPT within 0,4658858 -2,92502 4,335301
total 0,034203 0,1254044 0 0,6999825 between 0,1053874 0 0,4707344
PS within 0,0683053 -,2004623 0,5705667
total 4,152163 16,96496 0 278,3968 between 8,956055 0 67,82591
IPP within 14,47377 -62,78328 219,1862
total 47284,34 279306,5 3689,43 3951822 between 279539 4352,852 3859764
Y within 13877,79 -141666,4 255135,7
total 1939,298 8653,904 0 116036 between 8306,478 0 95344,4
EM within 2485,416 -32099,1 26390,9
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
148
Tabela 3.10 - Resultados dos modelos estimados para o Maranhão
Modelo Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório
-0,0064602* 0,0073816* 0,0056796* Pop (-2,96). (5,65). (5,56).
0,0000712* 0,0000102* 0,00000888* CR (4,07). (3,71). (3,2).
-0,0005526*** -0,0000342 -0,0000412 GA (-1,81). (-0,92). (-1,06).
0,0000961*** 0,00000209 0,00000477 GT (1,87). (0,38). (0,85).
0,0017849* 0,0019185* 0,0016631* Rb (3,9). (6,84). (6,05).
124,2274* 31,30185* 35,72004* IPT (2,75). (4,48). (4,92).
-1565,232* -99,7723** -102,8696*** PS (-5,6). (-1,98). (-1,96).
-7,454521** 0,0780915 0,0230923 IPP (-2,38). (0,23). (0,06).
0,0072025* 0,0013377* 0,0014377* Y (5,91). (3,44). (3,83).
-1,69E-09* -1,14E-09* -7,75E-10* Y2
(-5,94). (-4,99). (-5,75). 0,0070074** -0,0040075 -0,001403 EM
(2,01). (-1,34). (-0,52). 22,75396 12,2885 15,56491 Constante
0,26 (0,34). (0,27). R2 0,3444 0,4985 0,4885 Observações 531 531 531 Teste F (Chow) 371,58* Teste de Breush e Pagan 870,4* Teste de Hausman 5,55
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
149
Tabela 3.11 - Estatística descritiva para Mato Grosso Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 70,62734 82,01249 0 687,9 between 68,22744 0 367,26
Desmat within 45,80278 -168,133 391,2674
total 19030,64 48728,5 1066 524666 between 48394,69 1142 497253,4
Pop within 2501,577 -17959,76 46443,24
total 1,47e+07 2,75e+07 1479 2,12e+08 between 2,38e+07 97634,93 1,45e+08
CR within 1,35e+07 -6,32e+07 9,87e+07
total 143806,9 269195,1 0 4330681 between 189268,9 0 1351619
GA within 180037,4 -1007340 3122869
total 946999,5 1374738 0 1,16e+07 between 1053545 5649,48 5229580
GT within 817753,7 -3734325 7901384
total 308654,3 645664,1 7812 7020622 between 636293,7 14453,75 6724590
Rb within 87443,83 -368026,9 912534,1
total 1,674866 2,164853 0 33,50541 between 1,810189 1,022507 21,62584
IPT within 1,196094 -18,76393 13,55444
total 0,255155 0,2436856 0 0,7900255 between 0,1572582 0 0,4442002
PS within 0,1865344 -0,1086443 0,8018784
total 4,029466 14,35994 0 184,4837 between 11,65575 0 117,855
IPP within 10,16768 -99,28663 113,8248
total 113758 313947,3 1985,5 3572360 between 310799,8 3701,87 3413834
Y within 29229,5 -37469,78 354007
total 18904,62 46030,34 0 388113 between 41527,58 0 272387,6
EM within 20104,51 -146747 203834
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
150
Tabela 3.12 - Resultados dos modelos estimados para o Mato Grosso Modelos
Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório 0,0088061 0,007701** 0,004918***Pop
1,54 2,09 1,814,04E-06 1,08E-06 1,74E-06**CR
0,99 1,24 2,250,0003935** 0,000061*** 6,93E-05**GA
1,99 1,81 2,040,0001185** 4,22E-06 2,01E-06GT
2,48 0,53 0,250,0002028** 0,000207* 0,000216*Rb
2,51 2,95 3,31-17,48015 4,381389 4,253393IPT
-0,65 0,76 0,7332,04365 390,7206* 396,7605*PS
0,13 9,16 9,26-10,57767* 0,129915 0,037805IPP
-3,25 0,23 0,07-0,0018899 0,000297 -7,8E-05Y
-1,13 0,61 -0,188,39E-11 -2,14E-10 -1,61E-10Y2
0,3 -1,34 -1,210,0064813* -4,8E-05 6,13E-05EM
6,21 -0,17 0,22970,6077* 915,5295* 954,3774*Constante
9,69 10,5 8,32 R2 0,1562 0,4121 0,4086 Observações 505 505 505 Teste F (Chow) 267,56* Teste de Breush e Pagan 764,45* Teste de Hausman 0,51
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
151
Tabela 3.13 - Estatística descritiva para Pará Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 76,47275 159,4989 0 2089,2 between 139,7291 0 1377,18
Desmat within 77,18701 -399,307 1596,493
total 45070,56 116345,9 2910 1386482 between 116504,6 3492,6 1311207
Pop within 6251,968 -65781,64 120345,4
total 2598064 4073978 1000 3,04e+07 between 3200557 12524,35 1,82e+07
CR within 2431616 -7223822 1,73e+07
total 281240,6 462364 0 5208690 between 350969,8 0 3300925
GA within 238201,5 -2902684 2189007
total 884634,3 2433090 0 2,95e+07 between 1648915 0 1,49e+07
GT within 1532093 -8925964 2,05e+07
total 212425,5 265868,9 5392 2507348 between 243803,5 5606,8 1648081
Rb within 107606,3 -429768,9 2136723
total 1,358927 0,6036756 0 5,428412 between 0,4161228 0,3842194 3,772049
IPT within 0,438463 -0,3746026 4,256748
total 0,0340481 0,1238275 0 0,7307692 between 0,098714 0 0,5480487
PS within 0,0751225 -0,3239224 0,5540792
total 28,6765 135,8343 0 2596,311 between 74,39719 0 752,697
IPP within 112,6433 -723,407 1872,29
total 32890,45 35622,97 847,52 310667,8 between 34437,21 1081,892 260564,3
Y within 9471,965 -28808,91 122848
total 74240,12 167543,3 0 1500000 between 162939,4 0 1140000
EM within 40868,62 -488799,9 434240,1
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
152
Tabela 3.14 - Resultados dos modelos estimados para Pará Modelos
Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório -0,0006544 -0,0001055 0,0013891 Pop
(-0,64). (-0,03). (0,8). 0,0001374* 0,0000293* 0,000034* CR
(8,85). (4,79). (4,98). 0,0001427 7,99E-08 0,0000324 GA
(1,14). (0). (0,52). -0,0000394 0,0000153 0,00000654 GT
(-1,41). (1). (0,39). 0,0002709 0,0004074* 0,0004397* Rb
(1,04). (3,13). (3,11). 83,16399 201,5026* 171,886* IPT
(0,93). (5,28). (4,01). -2355,687* 66,45606 -120,0315 PS
(-5,31). (0,35). (-0,56). -1,030556*** 0,2014439 0,0667604 IPP
(-1,93). (1,05). (0,3). 0,0349417* 0,0003996 0,015581* Y
(9,87). (0,12). (4,99). -3,32E-08 1,03E-08 -2,18E-08*** Y2
(-2,42). (0,91). (-1,91). -0,0007795** 0,0000553 0,0002538 EM
(-2,18). (0,15). (0,73). -104,9196 1009,036* 323,4351** Constante
(-0,7). (5,71). (2,33). R2 0,6768 0,2813 0,2381 Observações 428 428 428 Teste F (Chow) 40,93* Teste de Breush e Pagan 387,42* Teste de Hausman 7,97
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
153
Tabela 3.15 - Estatística descritiva para Rondônia Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 73,92846 60,08681 1,5 398 between 47,22291 25,68 251,06
Desmat within 37,61464 -28,1115 284,9285
total 27666,02 49717,14 2319 380884 between 49871,13 2524,8 347895,6
Pop within 3782,477 -5704,581 60654,42
total 4665188 5678917 40000 3,88e+07 between 4324583 467595,2 1,85e+07
CR within 3697633 -6803008 2,50e+07
total 255558,3 481892,6 0 3260304 between 374201,7 0 1888004
GA within 292239,5 -1037993 2142669
total 769631,3 1203001 0 9048884 between 848799 43499,32 3590134
GT within 837948,6 -1749213 6505558
total 259733,9 203372,6 27298 1841482 between 177720,9 75121,6 1114246
Rb within 101308,9 -471489,1 986969,9
total 1,504338 0,6580916 0,3690553 3,228662 between 0,416286 0,5488031 2,117648
IPT within 0,5123152 0,499511 2,623108
total 0,069915 0,1877012 0 0,6511111 between 0,1510922 0 0,4762499
PS within 0,1129401 -0,3612752 0,5899149
total 36,51071 178,992 0,0276152 2244,759 between 86,03989 0,2431549 485,2535
IPP within 157,0133 -444,7388 1796,016
total 17704,23 14448,25 2784,8 80470,72 between 12049,78 3696,594 59076,64
Y within 8111,543 -17431,19 54919,92
total 23823,5 60922,77 0 406781 between 43118,63 50,2 202379,6
EM within 43371,43 -173596,1 277001,5
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
154
Tabela 3.17 - Resultados dos modelos estimados para Rondônia Modelos
Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório 0,00661* 0,0089911* 0,0096095* Pop
(9,97). (4,97). (11,1). 0,00000771 0,0000133* 0,0000135* CR
(1,44). (6,21). (5,87). 0,0001453** 0,0000621* 0,0000699* GA
(2,33). (2,93). (2,87). 0,0000112 0,000000527 0,00000454 GT
(0,45). (0,07). (0,5). 0,0011141* 0,0001564** 0,0002372* Rb
(7,01). (2,41). (3,21). -169,7779* 70,55484* 52,32447* IPT
(-4,27). (4,95). (3,22). 338,3947* 150,206** 159,8979** PS
(2,62). (2,54). (2,39). -0,0691614 -0,0262654 -0,0303157 IPP
(-0,51). (-0,67). (-0,67). 0,0339075* -0,0006014 0,0032406 Y
(5,21). (-0,24). (1,19). -0,000000391* 4,05E-08 1,03E-09 Y2
(-4,54). (1,41). (0,03). 0,0004516 -0,0001921 -0,0002906 EM
(0,62). (-0,72). (-0,99). 636,3909* 890,7598* 805,8611* Constante
(7,88). (14,08). (13,34). R2 0,8254 0,6957 0,6857 Observações 216 216 216 Teste F (Chow) 59,99* Teste de Breush e Pagan 149,85* Teste de Hausman 6,07
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
155
Tabela 3.18 - Estatística descritiva para Roraima Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 27,532 30,38036 0 106,7 between 13,40537 0,94 51,78
Desmat within 27,44041 -1,908 100,152
total 22619,55 51062,49 2885 236319 between 52156,42 4882,6 210352,4
Pop within 5841,946 -16371,85 48586,15
total 1196676 1620859 5143,05 8419668 between 987300,7 188221,9 3678198
CR within 1281805 -1081660 5938146
total 211442,4 475215,3 0 2568397 between 283964,9 3505,732 994354,5
GA within 377626,8 -782912,1 2196570
total 263125,2 906992,1 0 5410022 between 715278,8 0 2803230
GT within 527703,7 -1909435 2869917
total 105129,2 109989,3 9400 524000 between 112354 10326 466936
Rb within 12513,22 32393,2 162193,2
total 1,072 0,0923543 0,872566 1,272516 between 0,0513928 0,9399028 1,136519
IPT within 0,0776586 0,9354812 1,242002
total 0,0357361 0,1515728 0 0,6700758 between 0,0613416 0 0,1340152
PS within 0,1393374 -0,098279 0,5717967
total 6,399451 14,31226 0,0247592 52,65951 between 9,311791 0,2685461 28,85483
IPP within 10,95627 -21,82972 47,19545
total 2950,48 1593,44 280,28 6078,92 between 1580,896 325,244 5405,334
Y within 418,2254 2014,154 4082,23
total 4887,467 8536,71 0 47000 between 5652,76 0 17176
EM within 6530,617 -11408,53 34711,47
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
156
Tabela 3.19 - Resultados dos modelos estimados para Roraima Modelos
Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório -0,0004475 -0,0078387** -0,0004475 Pop
(-0,15). (-2,16). (-0,15). -0,0000729 -0,00000974 -0,0000729 CR
(-1,48). (-0,91). (-1,48). -0,00000215 0,0000362*** -0,00000215 GA
(-0,02). (1,91). (-0,02). 0,0000301 0,0000311 0,0000301 GT
(0,38). (1,73). (0,38). 0,000287 0,0051164** 0,000287 Rb
(0,2). (2,53). (0,2). 470,8377 241,3436 470,8377 IPT
(0,57). (1,57). (0,57). 86,70355 -90,28816 86,70355 PS
(0,27). (-1,4). (0,27). 1,569598 0,555716 1,569598 IPP
(0,51). (0,87). (0,51). 0,5384249** 0,0380057 0,5384249** Y
(2,22). (0,49). (2,22). -0,0000993** -0,0000133 -0,0000993* Y2
(-2,6). (-1,22). (-2,6). 0,0180281* 0,0052349* 0,0180281* EM
(2,96). (3,82). (2,96). -645,0113 -166,8123 -645,0113 Constante
(-0,59). (-0,69). (-0,59). R2 0,5983 0,7884 0,3604 Observações 39 39 39 Teste F (Chow) 103,33* Teste de Breush e Pagan 13,58* Teste de Hausman 6,19
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
157
Tabela 3.20 - Estatística descritiva para Tocantins Variável Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
total 17,40245 34,71309 0 366 between 26,42362 0 181,54
Desmat within 22,60123 -78,9376 201,8624
total 8700,459 18210,47 697 187639 between 18182,78 929,2 161007
Pop within 1706,897 -19107,54 35332,46
total 2236564 3141947 2366,04 2,42e+07 between 2491637 14597,24 1,14e+07
CR within 1889795 -5422561 1,52e+07
total 115901,9 328490,2 0 6162523 between 186531,8 0 1573422
GA within 270831,4 -1414249 4705002
total 366769 1046971 0 1,90e+07 between 662534 1980 7116340
GT within 768104,1 -5097935 1,22e+07
total 76921,9 70527,68 4472 601953 between 69195,35 5447,4 555626,6
Rb within 14620,33 -1324,701 215555,1
total 1,533864 0,5667975 0,518558 5,563143 between 0,2469533 0,860644 2,861121
IPT within 0,5105144 -0,3252488 4,641552
total 0,1262778 0,2216963 0 0,72 between 0,1548393 0 0,4691145
PS within 0,1590982 -,2223834 0,7022778
total 4,939233 55,51211 0 1332,387 between 30,0972 0 337,9158
IPP within 47,68982 -330,2765 999,4103
total 2665,684 3003,863 128,13 31787,66 between 2863,462 232,116 22480,05
Y within 933,2947 -4390,673 12212,35
total 628,8705 1040,039 0 6500 between 1030,608 0 6000
EM within 160,1561 -671,1295 1628,871
Fonte: Calculado a partir de IBGE (2000 – 2004), Banco Central do Brasil (2000 - 2004), Brasil (2000 – 2004) e INPE (2006)
158
Tabela 3.21 - Resultados dos modelos estimados para Tocantins Modelos
Variável Regressão Pooled Efeito Fixo Efeito Aleatório 0,0014229 -0,0000312 0,0018223 Pop
1,13 -0,02 1,63 -0,00000115 -0,00000373** -0,00000362** CR
-0,11 -2,28 -2,13 -0,00000658 0,0000126 0,00000917 GA
-0,11 1,52 1,07 -0,0000252 -0,00000319 -0,000000969 GT
-1,2 -1 -0,31 0,005453* 0,0006872* 0,0010642* Rb
9,53 3,18 4,9 -11,99928 33,02875* 29,08547* IPT
-0,29 5,18 4,4 -278,3713* -2,974526 -7,421593 PS
-2,59 -0,16 -0,39 0,4164931 -0,0352793 -0,0294263 IPP
1,37 -0,76 -0,61 -0,0980547* -0,009721*** -0,0112104*** Y
-3,99 -1,71 -1,9 0,00000208* 0,000000394** 0,000000419* Y2
2,66 2,52 2,58 0,0262903 -0,064765* -0,0485809* EM
1,37 -5,1 -3,93 99,25371 241,7246* 175,9345* Constante
1,42 11,25 4,43 R2 0,2946 0,2403 0,2245 Observações 484 484 484 Teste F (Chow) 287,74* Teste de Breush e Pagan 738,28* Teste de Hausman 30,34
*: denota significância a 1%. **: denota significância a 5%. ***: denota significância a 10%. Nota: Para os modelos de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios é reportado o R2 “within groups”.
159
ANEXO B – Dados do Capítulo 4 Tabela 4.1 - PIB Total, PIB do Agronegócio e de seus componentes e a relação da participação
do PIB do Agronegócio/ participação do PIB da Agropecuária
Estados PIB Total
PIB Agronegócio
Insumos Não Agrícolas Agropecuária Indústria Distribuição
Insumos Agrícolas
Total dos Insumos
Participação do PIB Agropecuário no PIB do Agronegócio
Acre 865 174 6 39 49 79 6 12 4,43 Amapá 905 115 5 45 10 54 4 9 2,53 Amazonas 9566 1385 134 214 753 284 25 159 6,48 Pará 9299 4719 122 2189 918 1491 287 409 2,16 Rondônia 2759 1045 35 461 175 374 81 116 2,27 Roraima 448 48 3 18 4 23 5 7 2,64 Tocantins 1107 510 29 202 57 221 23 52 2,52 Maranhão 4285 1724 50 735 263 676 45 95 2,34 Mato Grosso 6469 3257 195 1356 566 1140 278 472 2,40 Norte 24950 7996 335 3169 1965 2526 430 765 2,52 Amazônia 35703 12977 579 5259 2795 4342 754 1331 2,47 Brasil 531135 141201 6494 39650 46335 48722 5816 12309 3,56
Fonte: Guilhoto (2004) Tabela 4.2 - Valor do PIB agropecuário quando o uso da terra é restrito (R$)
Estado PIB Oficial PIB estimado com 100% da terra utilizada PIB estimado para 80% de mata *Amapá 127.851.4000 177.836.200 174.800.500 Maranhão 1.381.605.000 1.416.081.000 1.186.724.000 Pará 2.256.748.000 2.193.323.000 2.144.374.000 Rondônia 641.476.000 707.018.400 602.468.700 Roraima 115.950.000 121.330.800 77.815.130
* O cálculo considerou somente a restrição da terra, a quantidade dos demais fatores de produção são determinados (por meio do software Lingo 11.0) de tal forma que o PIB alcance o ponto de máximo.
Tabela 4.3 - Componentes do IDH-M e IDH-M para os estados selecionados
Índice renda IDH-M
Estado Sem restrição do
uso da terra Com restrição do
uso da terra Índice
Educação Índice
Longevidade
Sem restrição do uso da terra
Com restrição do uso da terra
Amapá 0,804 0,803 0,812 0,687 0,767 0,767 Maranhão 0,576 0,565 0,646 0,578 0,600 0,596 Pará 0,715 0,714 0,757 0,678 0,716 0,716 Rondônia 0,714 0,705 0,772 0,659 0,715 0,712 Roraima 0,679 0,650 0,802 0,656 0,712 0,702
![VACINAS E VACINAÇÃO NO BRASIL...V119 Vacinas e vacinação no Brasil: horizontes para os próximos 20 anos [recurso eletrônico] / Akira Homma, Cristina Possas, José Carvalho de](https://img.document.onl/doc/110x75/60e7240a04407946fb2be2dc/vacinas-e-vacinafo-no-brasil-v119-vacinas-e-vacinao-no-brasil-horizontes.jpg)
